InternVLA-A1 - Shanghai AI Lab Open Source Integration of Operational Capabilities for Embodied Large Models (Intégration des capacités opérationnelles pour les grands modèles incarnés)

Qu'est-ce que InternVLA-A1 ?

InternVLA-A1 est un grand modèle d'opération incarnée mis à disposition par le laboratoire d'intelligence artificielle de Shanghai. Il a la capacité d'intégrer la compréhension, l'imagination et l'exécution, et peut accomplir des tâches avec précision. Le modèle intègre des données d'opérations réelles et simulées et automatise la construction d'un corpus multimodal massif grâce à des actifs de scènes mixtes à grande échelle, avec une échelle de données de 6 millions d'éléments. Sa caractéristique "un cerveau, plusieurs formes" peut prendre en charge de multiples ontologies de robots et réaliser une généralisation sans échantillon à travers les scénarios et les ontologies. internVLA-A1 fonctionne bien dans des scénarios hautement dynamiques avec une forte capacité d'adaptation et peut réaliser des interactions dynamiques stables. Les performances de InternVLA-A1 sont nettement supérieures à celles d'autres modèles similaires lors de l'évaluation sur machine réelle.

Caractéristiques fonctionnelles de InternVLA-A1

• Intégration des capacités opérationnellesIl permet l'intégration de la compréhension, de l'imagination et de l'exécution, avec un processus transparent allant de la compréhension de la tâche à la planification de l'action et à l'exécution précise.
• Fusion de la réalité et de la réalité à partir de donnéesLe modèle est basé sur des ensembles de données hybrides virtuel-réel à grande échelle, fusionnant des scènes réelles et des données de simulation virtuelle afin d'améliorer la capacité du modèle à s'adapter à différents environnements.
• interaction multimodaleIl est capable de comprendre des commandes en langage naturel et de générer des commandes d'action correspondantes en percevant visuellement l'environnement.
• adaptabilité multiplateformeLa fonction "Un cerveau, plusieurs formes" peut être adaptée à diverses ontologies de robots, telles que les robots humanoïdes, les bras robotiques, etc., afin d'obtenir une généralisation à zéro échantillon sur toutes les plateformes.
• Adaptation très dynamique de la scèneLe système : excelle dans les environnements en évolution dynamique, détectant et s'adaptant aux changements environnementaux en temps réel pour garantir la stabilité et la précision des opérations.
• Capacité de collaboration multi-ordinateursPrenant en charge le travail collaboratif entre plusieurs robots, il peut raisonnablement répartir les tâches en fonction de leurs exigences et réaliser un travail d'équipe efficace.
• Données et modélisation en libre accèsLe programme de l'intelligence incarnée : fournir des ensembles de données et des modèles en libre accès, faciliter la communication et la collaboration entre le monde universitaire et l'industrie, et accélérer le développement des technologies de l'intelligence incarnée.

Principaux avantages de InternVLA-A1

• Forte capacité de généralisationLe système de gestion de l'information : il s'adapte à de nombreux scénarios et tâches différents, ce qui permet de gagner du temps et d'économiser des ressources en éliminant la nécessité d'un recyclage approfondi pour chaque tâche spécifique.
• Interaction dynamique efficaceIl excelle dans des environnements très dynamiques et complexes, réagissant rapidement aux changements de l'environnement afin d'assurer la continuité et la stabilité des opérations.
• Avantage de la fusion multimodaleL'intégration d'informations modales multiples telles que la vision, la parole et le mouvement permet au modèle de comprendre la tâche et l'environnement de manière plus complète et plus précise, et d'améliorer la précision de l'opération.
• Compatibilité multiplateformeLe modèle prend en charge plusieurs ontologies de robots et réalise le principe "un cerveau, plusieurs formes", ce qui réduit les coûts de développement et de déploiement et améliore la polyvalence et la praticité du modèle.
• Optimisation basée sur les donnéesLa formation est basée sur des ensembles de données réels et virtuels mixtes à grande échelle, avec des données riches et variées, permettant au modèle d'être performant dans différents scénarios.
• Capacité de collaboration multi-ordinateursIl prend en charge le travail collaboratif entre plusieurs robots, peut raisonnablement répartir les tâches en fonction de leurs exigences, réalise un travail d'équipe efficace et convient aux tâches d'exploitation multi-machines dans des scénarios complexes.

Quel est le site web officiel de InternVLA-A1 ?

• Dépôt Github: : https://github.com/InternRobotics/InternVLA-A1
• Adresse des données de HuggingFace: : https://huggingface.co/datasets/InternRobotics/InternData-A1

Personnes pour lesquelles InternVLA-A1 est indiqué

• Chercheurs en intelligence artificielle et en robotiqueLes données et les modèles en libre accès peuvent être utilisés pour la recherche universitaire afin d'explorer de nouvelles théories et méthodes d'intelligence incarnée.
• Développeur en robotiqueLes robots humanoïdes ou d'autres applications robotiques peuvent être développés et optimisés sur la base de ce modèle afin d'améliorer les capacités opérationnelles et l'intelligence du robot.
• Ingénieur en automatisation industriellePour les professionnels qui ont besoin d'automatiser des opérations et de collaborer avec des robots dans des scénarios industriels afin d'améliorer la productivité et la qualité.
• Gestionnaires de logistique et d'entrepôtIl peut être utilisé pour optimiser les processus logistiques, automatiser le tri et la manutention des marchandises et réduire les coûts de main-d'œuvre.
• Médecins et infirmiersIl peut être utilisé pour faciliter les soins médicaux, réduire la charge de travail du personnel soignant et améliorer la qualité et l'efficacité des soins.
• Éducateurs et étudiantsDans le domaine de l'éducation, il peut être utilisé comme outil pédagogique pour stimuler l'intérêt des étudiants pour l'IA et la robotique et pour former les professionnels concernés.