GigaBrain-0 - базовая воплощенная модель с открытым исходным кодом, управляемая данными генерации модели мира

Что такое GigaBrain-0?

GigaBrain-0 - этоПервая в Китае сквозная базовая модель Vision-Language-Action (VLA) для реального машинного обобщения с использованием данных генерации мировых моделейСовместная разработка Excellent Vision и Hubei Humanoid Robot Innovation Centre с открытым исходным кодом.Использование гибридной архитектуры трансформаторов, объединяющей предварительно обученную модель визуального языка (VL-M) с трансформатором диффузии в движении (DIT) для поддержки RGB-D-входов для улучшения пространственного восприятия 3D.Внедрение механизма Embodied CoT для генерации промежуточных шагов рассуждений (например, траекторий, языков подцелей) с целью улучшения планирования долгосрочных задач.В основе механизма данных лежит "модель мира", а с помощью имитационного моделирования, миграции стилей, изменения перспективы и других методов генерируются разнообразные обучающие данные, позволяющие снизить зависимость от данных реального мира.Данные охватывают несколько сценариев, таких как промышленные, коммерческие, офисные и домашние, что повышает обобщающую способность модели.

Особенности GigaBrain-0

• Эффективность данных: Генерирование разнообразных данных с помощью моделей мира снижает зависимость от данных реального робота и улучшает возможности обобщения.
• Пространственное восприятие: Повышение точности восприятия трехмерного положения и пространственного расположения объектов с помощью RGB-D-ввода.
• Укрепление рассуждений: Генерация промежуточных шагов рассуждения для имитации человеческих мыслительных процессов и улучшения рассуждений при решении сложных задач.
• Способность к обобщению задач: Демонстрирует отличные показатели обобщения в таких сценариях, как изменение внешнего вида, расположения объектов и точки обзора камеры.
• Легкое развертывание: Представляем версию GigaBrain-0-Small, предназначенную для пограничных платформ и обеспечивающую эффективные выводы и развертывание.

Основные преимущества GigaBrain-0

• Эффективное использование данных: Генерирование разнообразных данных с помощью моделей мира значительно снижает зависимость от дорогостоящих и трудоемких данных о реальных роботах, а также значительно повышает обобщающую способность и эффективность обучения моделей.
• Улучшенное пространственное восприятие: Моделирование с использованием RGB-D позволяет модели более точно определять 3D-позицию и пространственное расположение объектов, что обеспечивает более точное управление в сложных сценах.
• Укрепление навыков рассуждения: Благодаря введению контроля за цепочкой воплощенных мыслей модель способна генерировать промежуточные шаги рассуждений во время выполнения задачи, имитируя мыслительные процессы человека и расширяя возможности рассуждений для задач большой продолжительности и сложных операций.
• Отличные показатели обобщения: Демонстрирует отличные способности к обобщению в широком диапазоне сценариев, таких как внешний вид, расположение объектов и изменение точки обзора камеры, и способен адаптироваться к требованиям задачи в различных условиях.
• Легкое и эффективное развертывание: Представляем облегченную версию GigaBrain-0-Small, разработанную для пограничных платформ, чтобы обеспечить эффективный вывод на устройствах с ограниченными ресурсами и удовлетворить требования к развертыванию в реальных приложениях.

Каков официальный сайт GigaBrain-0?

• Веб-сайт проекта:: https://gigabrain0.github.io/
• Репозиторий Github:: https://github.com/open-gigaai/giga-brain-0
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/open-gigaai
• Технический документ arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2510.19430

Для кого предназначен GigaBrain-0?

• Исследователи в области робототехники: GigaBrain-0 предоставляет новые инструменты для изучения слияния зрения, языка и действий в роботах, помогая исследовать более эффективное использование данных и более мощные возможности обобщения.
• Разработчики искусственного интеллекта: Модель обеспечивает мощную основу для разработки робототехнических приложений для решения сложных задач в сценариях, требующих высокоточного манипулирования и длительного планирования задач.
• Инженер по промышленной автоматизации: В промышленных условиях GigaBrain-0 может использоваться для разработки и внедрения роботизированных систем, повышающих производительность и гибкость, особенно в задачах, требующих тонких манипуляций и мобильного управления.
• Разработчики устройств для граничных вычислений: Версия GigaBrain-0-Small открывает возможности для развертывания роботизированных приложений на устройствах с ограниченными ресурсами и подходит для разработчиков, которым необходимо добиться эффективного вывода на миниатюрных устройствах.
• Университеты и исследовательские институтыОна предоставляет платформу для практики и исследований студентов и исследователей смежных дисциплин, а также способствует применению и развитию робототехники в образовании и исследованиях.