RynnEC - 알리 다르마 연구소의 오픈 소스 세계 이해 모델

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린넥이란 무엇인가요?

린넥은 알리바바 달마 연구소에서 도입한 세계 이해 모델로, 구체화된 지능 작업에 중점을 두고 있습니다. 이 모델은 비디오 데이터와 자연어를 결합한 멀티모달 융합 기술을 기반으로 하며, 장면의 객체를 다차원에서 파싱하여 객체 이해, 공간 인식, 비디오 대상 분할 등을 지원합니다. RynnEC는 3D 모델에 의존할 필요 없이 비디오 시퀀스에만 의존하여 지속적인 공간 인식을 확립하고 자연어 명령에 따라 작업을 완료할 수 있습니다. 이 모델은 홈 서비스 로봇, 산업 자동화, 지능형 보안, 의료 지원, 교육 및 훈련 등 다양한 분야에서 광범위하게 적용되어 로봇과 지능형 시스템에 강력한 의미 이해 기능을 제공하여 물리적 세계를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.

린넥의 특징

다차원 객체 이해위치, 기능, 개수 등 11가지 차원에서 장면 속 객체를 종합적으로 분석하고 객체 특징을 정확하게 식별합니다.
강력한 공간 인식3D 모델에 의존하지 않고 비디오 시퀀스에만 의존하여 연속적인 공간 인식을 확립하고 물체 간의 공간 관계를 이해하는 능력입니다.
비디오 타겟 세분화복잡한 장면의 요구 사항을 충족하기 위해 자연어 명령을 기반으로 비디오에서 대상 개체 또는 영역을 정확하게 분할합니다.
유연한 상호 작용 기능사용자가 명령을 통해 모델과 실시간으로 소통하고 모델의 동작을 동적으로 조정하는 자연어 상호 작용을 지원합니다.
멀티모달 융합 기술비디오 데이터와 자연어 텍스트를 결합하는 RynnEC는 시각적 정보와 언어 정보를 모두 처리하여 장면 이해를 향상시킬 수 있습니다.
효율적인 교육 및 최적화대규모 레이블 데이터와 단계적 학습 전략을 사용하여 멀티모달 이해 및 생성 기능을 점진적으로 최적화하고 LORA 기술을 지원하여 성능을 더욱 향상시킵니다.

린넥의 핵심 강점

3D 모델이 없는 공간 인식추가 3D 모델에 의존하지 않고 비디오 시퀀스만으로 연속적인 공간 인식을 구축할 수 있어 애플리케이션 비용과 복잡성을 줄일 수 있습니다.
다차원적 의미 이해장면의 객체를 여러 차원에서 종합적으로 구문 분석하고, 더 풍부한 의미 정보를 제공하며, 복잡한 장면의 이해를 향상시킬 수 있습니다.
명령 중심의 유연성자연어 명령에 기반한 상호작용을 지원하여 사용자가 간단한 명령으로 모델 동작을 실시간으로 조정하여 동적인 작업 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.
효율적인 교육 및 최적화 기술단계적 학습 전략과 LORA 기술을 사용하여 모델 성능을 빠르게 최적화하고 다양한 애플리케이션 시나리오에 적응할 수 있습니다.
광범위한 적용 가능성가정, 산업, 보안, 의료, 교육 및 기타 여러 분야에 적용 가능하며 강력한 범용성과 확장성을 제공합니다.
실시간 및 동적실시간으로 비디오 데이터를 처리하고 사용자 명령에 동적으로 응답하는 기능으로 빠른 응답이 필요한 시나리오에 적합합니다.
고정밀 타겟 세분화텍스트 명령에 기반한 비디오 대상 분할 기술로, 비디오에서 대상을 정확하게 식별하고 분할하여 작업 실행의 정확성을 높입니다.

린넥의 공식 웹사이트는 무엇인가요?

GitHub 리포지토리:: https://github.com/alibaba-damo-academy/RynnEC/

린넥의 대상

로보틱스 R&D 엔지니어강력한 다차원 물체 이해 및 공간 인식 기능을 통해 엔지니어가 복잡한 작업을 정확하게 완료할 수 있는 더 스마트한 로봇을 개발할 수 있도록 지원합니다.
인공 지능 연구원오픈 소스 코드와 최첨단 기술을 통해 연구자들은 멀티모달 융합 및 구현 지능 연구를 발전시킬 수 있는 풍부한 실험 자료를 제공합니다.
스마트 보안 시스템 개발자텍스트 명령을 기반으로 대상을 세분화하고 실시간 공간 인식을 통해 대상을 빠르게 식별 및 추적하고 보안 시스템을 업그레이드할 수 있습니다.
산업 자동화 엔지니어다차원 물체 이해와 정밀한 조작 능력은 복잡한 생산 라인에서 산업용 로봇의 자동화 수준을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.
교육자비디오 대상 세분화 기능은 복잡한 개념을 시각적으로 보여주고 학생들의 학습 경험과 이해도를 높여 교수 학습을 지원할 수 있습니다.