GigaBrain-0 - 월드 모델 생성 데이터로 구동되는 오픈 소스 구현형 기본 모델

GigaBrain-0이란 무엇인가요?

기가브레인-0은세계 모델 생성 데이터를 사용하여 실제 머신 일반화를 위한 중국 최초의 엔드투엔드 시각-언어-행동(VLA) 구현 기본 모델Excellent Vision과 후베이 휴머노이드 로봇 혁신 센터가 공동으로 오픈 소스로 공개했습니다.사전 학습된 시각 언어 모델(VL-M)과 확산 모션 트랜스포머(DIT)를 융합한 하이브리드 트랜스포머 아키텍처를 채택하여 향상된 3D 공간 인식을 위한 RGB-D 입력을 지원합니다.장기적인 작업 계획을 개선하기 위해 중간 추론 단계(예: 궤적, 하위 목표 언어)를 생성하는 구현된 CoT 메커니즘을 도입합니다.데이터 엔진은 '월드 모델'을 핵심으로 구축되며 시뮬레이션 생성, 스타일 마이그레이션, 시점 변경 및 기타 기술을 통해 다양한 학습 데이터를 생성하여 실제 데이터에 대한 의존도를 낮춥니다.데이터는 산업, 상업, 사무실, 가정과 같은 여러 시나리오를 포괄하여 모델 일반화 기능을 향상시킵니다.

GigaBrain-0의 특징

• 데이터 효율성월드 모델의 도움으로 다양한 데이터를 생성하면 실제 로봇 데이터에 대한 의존도를 줄이고 일반화 기능을 향상시킬 수 있습니다.
• 공간 인식RGB-D 입력을 통해 물체의 3D 위치 및 공간 레이아웃에 대한 인식 정확도가 향상되었습니다.
• 추론 강화중간 추론 단계를 생성하여 인간의 사고 과정을 시뮬레이션하고 복잡한 작업에 대한 추론을 강화합니다.
• 작업 일반화를 위한 용량모양, 오브젝트 배치 및 카메라 시점 변경과 같은 시나리오에서 뛰어난 일반화 성능을 보여줍니다.
• 경량 배포효율적인 추론과 배포가 가능하도록 엣지 플랫폼용으로 설계된 GigaBrain-0-Small 버전을 소개합니다.

기가브레인-0의 핵심 이점

• 효율적인 데이터 활용월드 모델을 통해 다양한 데이터를 생성하면 비용과 시간이 많이 소요되는 실제 로봇 데이터에 대한 의존도를 획기적으로 줄이고 모델의 일반화 능력과 학습 효율을 크게 향상시킬 수 있습니다.
• 향상된 공간 인식RGB-D 입력으로 모델링하면 모델이 오브젝트의 3D 위치와 공간 레이아웃을 더 정확하게 감지할 수 있어 복잡한 장면에서 더욱 정밀하게 조작할 수 있습니다.
• 추론 능력 강화구체화된 사고 체인 감독을 도입하여 작업 실행 중 중간 추론 단계를 생성하여 인간의 사고 과정을 시뮬레이션하고 장시간 작업과 복잡한 작업에 대한 추론 능력을 향상시킬 수 있습니다.
• 뛰어난 일반화 성능외형, 물체 배치, 카메라 시점 변경 등 다양한 시나리오에서 뛰어난 일반화 기능을 보여주며 다양한 조건에서 작업 요구 사항에 적응할 수 있습니다.
• 가볍고 효율적인 배포리소스가 제한된 디바이스에서 효율적으로 추론하고 실제 애플리케이션의 배포 요구 사항을 충족할 수 있도록 엣지 플랫폼용으로 설계된 경량 버전의 GigaBrain-0-Small을 소개합니다.

GigaBrain-0의 공식 웹사이트는 무엇인가요?

• 프로젝트 웹사이트:: https://gigabrain0.github.io/
• 깃허브 리포지토리:: https://github.com/open-gigaai/giga-brain-0
• 허깅페이스 모델 라이브러리:: https://huggingface.co/open-gigaai
• arXiv 기술 논문:: https://arxiv.org/pdf/2510.19430

GigaBrain-0은 누구를 위한 서비스인가요?

• 로봇 공학 연구원GigaBrain-0은 로봇의 시각, 언어, 행동의 융합을 연구하는 새로운 도구를 제공하여 보다 효율적인 데이터 활용과 더욱 강력한 일반화 기능을 탐구할 수 있도록 지원합니다.
• 인공 지능 개발자이 모델은 고정밀 조작과 장기간의 작업 계획이 필요한 시나리오에서 복잡한 작업을 위한 로봇 애플리케이션을 개발할 수 있는 강력한 기반을 제공합니다.
• 산업 자동화 엔지니어산업 환경에서는 특히 미세 조작과 모바일 조작이 필요한 작업에서 생산성과 유연성을 높이는 로봇 시스템을 개발 및 배포하는 데 GigaBrain-0을 사용할 수 있습니다.
• 엣지 컴퓨팅 디바이스 개발자GigaBrain-0-Small 버전은 리소스가 제한된 엣지 디바이스에 로봇 애플리케이션을 배포할 수 있는 가능성을 열어주며, 소형화된 디바이스에서 효율적인 추론을 수행해야 하는 개발자에게 적합합니다.
• 대학 및 연구 기관관련 분야의 학생과 연구자들이 실습하고 연구할 수 있는 플랫폼을 제공하며, 교육 및 연구 분야에서 로봇공학의 적용과 발전을 촉진하는 데 도움을 줍니다.