VLAC - Gran modelo de recompensas encarnadas de código abierto del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghai

¿Qué es VLAC?

VLAC es un macromodelo de recompensa encarnada de código abierto del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghai. Basado en el macromodelo multimodal InternVL, integra datos de vídeo de Internet y datos de funcionamiento del robot para proporcionar una estimación de la recompensa del proceso y la finalización de la tarea para el aprendizaje por refuerzo del robot en el mundo real. VLAC es compatible con el mecanismo de suavizado local y recompensa negativa para garantizar la estabilidad y eficacia del aprendizaje por refuerzo. VLAC puede emitir señales de recompensa y comandos de acción del robot, que ayudan a éste a aprender de forma autónoma y a adaptarse a nuevos escenarios en el mundo real.

Características funcionales de VLAC

• Fusión de datos multimodales: Combinación de datos de vídeo de Internet y datos de manipulación de robots para mejorar la comprensión integrada de tareas y entornos.
• Incentivos al proceso y estimaciones de finalizaciónEl objetivo es proporcionar recompensas de proceso y estimaciones de finalización de tareas para proporcionar señales supervisadas estables y fiables para el aprendizaje por refuerzo.
• Reconocimiento de comportamientos anómalos: Puede diferenciar eficazmente entre el avance normal y los comportamientos anormales/estancados, evitando la exploración ineficaz y mejorando la eficacia del aprendizaje.
• Generalización rápida para muestras pequeñasPermite el aprendizaje en contexto, adaptándose rápidamente a nuevas tareas con un número reducido de muestras y mejorando la capacidad de generalización del modelo.
• Salida del comando de acciónGeneración de órdenes de acción para robots, proporcionando al mismo tiempo señales de recompensa para el control en bucle cerrado de la percepción a la acción.
• Refuerzo del apoyo al marco de aprendizajeA VLA reinforcement learning framework built around VLAC to support collaborative learning and rapid adaptation of multiple robots in the real world.
• Optimización de la colaboración entre personas y ordenadoresLa flexibilidad de la formación y la eficacia del aprendizaje se mejoran aún más mediante múltiples modos de colaboración entre el ser humano y el ordenador, como la reproducción de datos por expertos y la exploración asistida manualmente.

Puntos fuertes de VLAC

• Generación eficiente de señales de recompensaEl aprendizaje por refuerzo: puede proporcionar señales de recompensa continuas, densas y fiables para apoyar eficazmente el proceso de aprendizaje por refuerzo y acelerar la eficacia del aprendizaje de los robots.
• Potente identificación de comportamientos anómalos: Puede distinguir con precisión entre el funcionamiento normal y el comportamiento anormal/estancado, evitando la exploración ineficaz y mejorando la eficacia del aprendizaje y el éxito de la tarea.
• Excelente capacidad de generalizaciónGeneralización rápida de muestras pequeñas mediante aprendizaje en contexto, adaptación rápida a nuevas tareas y escenarios, y requisitos de datos reducidos.
• Integración de órdenes de acción y recompensasProporcionar señales de recompensa que puedan emitir órdenes de acción al robot, realizar un control de bucle cerrado desde la percepción hasta la acción y mejorar la eficacia de la ejecución de tareas.
• Integración del marco de aprendizaje por refuerzoEl marco de aprendizaje por refuerzo VLA construido en torno a VLAC soporta el aprendizaje colaborativo multi-robot y mejora la adaptación del robot en el mundo real.
• Optimización de la colaboración entre personas y ordenadoresPermite múltiples modos de colaboración entre el ser humano y el ordenador, como la reproducción de datos por expertos y la exploración asistida manualmente, lo que aumenta aún más la flexibilidad de la formación y la eficacia del aprendizaje.
• Formación basada en datosFusión de datos de vídeo de Internet y datos de funcionamiento del robot para mejorar la estabilidad y fiabilidad del modelo utilizando datos a gran escala.
• Código abierto y apoyo comunitario: Como proyecto de código abierto, ofrece una rica documentación y el apoyo de la comunidad para facilitar a los desarrolladores e investigadores una rápida puesta en marcha y participación en la contribución.

Cuál es el sitio web oficial de VLAC

• Página web del proyecto:: https://vlac.intern-ai.org.cn
• Repositorio Github:: https://github.com/InternRobotics/VLAC
• Biblioteca de modelos HuggingFace:: https://huggingface.co/InternRobotics/VLAC

A quién se dirige VLAC

• Ingeniero de I+D en robótica: Uso de VLAC para mejorar la eficacia del aprendizaje de los robots y las tasas de finalización de tareas y acelerar el desarrollo de robots para aplicaciones en el mundo real.
• Investigadores en inteligencia artificialInvestigación sobre tecnologías punteras como el aprendizaje por refuerzo y la fusión multimodal, la optimización de algoritmos y la mejora de modelos con ayuda de VLAC.
• Universidades e instituciones de investigaciónsirven como herramientas de enseñanza e investigación para ayudar a estudiantes e investigadores a profundizar en los avances recientes de la inteligencia incorporada y el aprendizaje por refuerzo.
• empresa tecnológicaEmpresas que desarrollan productos robóticos inteligentes para mejorar el nivel de inteligencia y la competitividad de sus productos en el mercado a través de VLAC.
• Operadores y mantenedores de robótica: Utilización de VLAC en la práctica para optimizar la ejecución de tareas por robots y mejorar la eficacia y la calidad.