Dexbotic-フォース・スピリット・マシンのオープンソースVLAモデル具現化知能ワンストップ研究サービス・プラットフォーム

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デクスボティックとは？

Dexboticは、Dexmalによる具現化知能のためのオープンソースのVLA（visual-linguistic-action）モデルのワンストップ研究サービスプラットフォームであり、具現化知能研究の断片化と低効率の問題を解決します。PyTorchをベースとしたDexboticは、具現化知能分野の研究開発のためのワンストップソリューションを提供します。Dexboticの核となる利点は、統一されたモジュラーフレームワークにあり、様々な主流の大規模言語モデルインターフェースと互換性があり、具現化された操作モジュールとナビゲーションモジュールを統合し、拡張能力を備えているため、将来のより複雑なタスクシナリオのためのアーキテクチャ基盤を提供します。Dexboticは、多くの主流アルゴリズムに最適化された高性能な事前トレーニングベースモデルを提供し、シミュレーションと実タスクのパフォーマンスを大幅に向上させます。Dexboticは、統合されたクラウドおよびローカルトレーニングをサポートし、さまざまな研究開発環境に適応し、シミュレーション検証から実際のロボット着陸までの全プロセスをカバーする、あらゆるロボットトレーニングと配備サポートを提供します。

デクスボティックの特徴

統一モジュラーVLAフレームワークDexboticは、主流の大型言語モデル・インターフェースと互換性のある視覚言語アクション・モデルに基づいており、身体操作およびナビゲーション・モジュールと統合されている。
高性能な事前学習済みベースモデル事前学習モデルは、Pi0、CogACTなどの主流のアルゴリズムに対して、シミュレーションや実タスクでより優れた性能を発揮する複数の事前学習モデルを提供し、学習コストを効果的に削減します。
実験指向の開発フレームワーク階層構成＋工場登録＋入力分配」のシステムアーキテクチャを採用し、ソフトウェアの開閉の原則に沿い、ユーザーがタスク、モデル、パラメータを素早く切り替えることをサポートし、効率的な実験の反復を実現する。
クラウドとローカル統合トレーニングAliCloudやVolcano Engineのようなクラウドプラットフォーム上での大規模な分散トレーニングをサポートするだけでなく、RTX 4090やその他のコンシューマーグレードのグラフィックカードを搭載したローカルマシン上でも効率的に動作するため、多様な研究開発環境に完全に適応します。
オール・リンクスのロボット工学トレーニングと配備同社は、UR5、Franka、ALOHAなどの主要なロボットプラットフォーム向けに、標準化されたデータインターフェースと共通の導入スクリプトを提供し、シミュレーションの検証から実際のロボットのシームレスな着陸までの完全なプロセスをカバーしている。
オープンソースハードウェアのサポートデクスマル・フォース・スピリット・マシンは、具現化知能の研究開発を支援するため、初のオープンソース・ハードウェア製品「デクスボティック・オープンソース-W1（DOS-W1）」を発表した。
パフォーマンス向上例えば、Dexboticバージョン（DB-*）は、SimplerEnvがテストした4つのタスクすべてにおいて、オリジナルモデルを大幅に上回っています。

デクスボティックの強み

統一モジュラーVLAフレームワーク視覚言語アクションモデルを中核とし、主流の大型言語モデルインターフェースと互換性があり、身体操作とナビゲーションモジュールを統合し、拡張能力を確保し、将来的な全身制御やその他の複雑なミッションシナリオを実現するためのアーキテクチャ基盤を築く。
高性能な事前学習済みベースモデル事前学習モデルは、Pi0、CogACTなどの主流のアルゴリズムに対して、シミュレーションや実タスクでより優れた性能を発揮する複数の事前学習モデルを提供し、学習コストを効果的に削減します。
実験指向の開発フレームワーク階層構成＋工場登録＋入力分配」のシステムアーキテクチャを採用し、ソフトウェアの開閉の原則に沿い、ユーザーがタスク、モデル、パラメータを素早く切り替えることをサポートし、効率的な実験の反復を実現する。
クラウドとローカル統合トレーニングAliCloudやVolcano Engineのようなクラウドプラットフォーム上での大規模な分散トレーニングをサポートするだけでなく、RTX 4090やその他のコンシューマーグレードのグラフィックカードを搭載したローカルマシン上でも効率的に動作するため、多様な研究開発環境に完全に適応します。
オール・リンクスのロボット工学トレーニングと配備同社は、UR5、Franka、ALOHAなどの主要なロボットプラットフォーム向けに、標準化されたデータインターフェースと共通の導入スクリプトを提供し、シミュレーションの検証から実際のロボットのシームレスな着陸までの完全なプロセスをカバーしている。

デクスボティックの公式ウェブサイトは？

プロジェクトのウェブサイト:: https://dexbotic.com/.
GitHubリポジトリ:: https://github.com/Dexmal/dexbotic.
ハグ顔モデルライブラリー:: https://huggingface.co/collections/Dexmal/dexbotic-68f20493f6808a776bfc9fc4.
テクニカル・レポート:: https://dexbotic.com/Dexbotic_Tech_Report.pdf.

デクスボティックの対象者

具現化知能の研究者たちDexboticは、研究者が迅速に実験を行い、新しいアルゴリズムやモデルアーキテクチャを検証し、具現化知能の研究進展を加速させることを可能にする、標準化されたモジュール式の研究インフラを提供する。
ロボット開発者ロボット開発に携わる技術者にとって、Dexboticはシミュレーションから実際のロボット配備までの完全なリンクサポートを提供し、ロボットのビジョン、スピーチ、モーションコントロール機能の開発と最適化に使用できる。
人工知能アルゴリズム・エンジニアアルゴリズムエンジニアに高性能な事前学習済みモデルと柔軟な実験フレームワークを提供し、アルゴリズムの最適化とイノベーションを促進し、新しいアプリケーションシナリオを探求します。
高等教育・研究機関の学生Dexboticはオープンソースであり、詳細なドキュメントが用意されているため、大学や研究機関の学生が身体化された知能を研究・調査したり、関連分野の専門家を育成したりするのに理想的なツールです。
具現化された知性に興味を持つ愛好家たち具現化された知性に興味はあるが、専門的なバックグラウンドがない愛好家にとって、Dexboticは、この分野を始めたり、深めたりするのに役立つ、わかりやすいフレームワークと豊富なリソースを提供する。