GigaWorld-0 - GigaVision Open Source World Modelling Framework

Что такое GigaWorld-0

GigaWorld-0 - это фреймворк модели мира с открытым исходным кодом от отечественного стартапа GigaAI, который в основном используется для решения проблемы узкого места в данных в области Embodied AI. Он предназначен для решения проблемы "узкого места" в области искусственного интеллекта и позволяет эффективно генерировать высококачественные, разнообразные и физически реалистичные обучающие данные, способствующие развитию искусственного интеллекта. В состав системы входят два основных компонента: GigaWorld-0-Video, который генерирует богато текстурированные и темпорально когерентные интерактивные видеопоследовательности с помощью крупномасштабных технологий генерации видео с точным контролем внешнего вида среды, точек обзора камеры и семантики движения; и GigaWorld-0-3D, который обеспечивает геометрическую согласованность и физическую реалистичность данных путем сочетания 3D-моделирования, реконструкции гауссова рисунка точек, идентификации физических микросистем и планирования движения. Последняя сочетает в себе 3D-моделирование, реконструкцию гауссовых точечных рисунков, идентификацию физических микросистем и планирование движения, что обеспечивает геометрическую согласованность и физическую реалистичность данных.

Особенности GigaWorld-0

• Эффективная генерация данныхТехнология генерации крупномасштабного видео позволяет GigaWorld-0 генерировать разнообразные, текстурированные и темпорально когерентные видеопоследовательности воплощенных взаимодействий с тонким контролем над внешним видом среды, точками обзора камеры и семантикой действий для удовлетворения различных потребностей в обучении.
• физическая реальностьСочетание 3D-моделирования и физической идентификации микросистемы обеспечивает высокую реалистичность получаемых данных с точки зрения геометрии и физического поведения, исключая такие аномалии, как проникновение в форму или всплытие.
• Эффективная система обученияФреймворк GigaTrain, использующий точность FP8 и технику разреженного внимания, значительно снижает требования к памяти и вычислениям, поддерживает распределенное обучение на нескольких GPU/много узлов и обеспечивает эффективное обучение крупномасштабных моделей.
• Превосходная производительность: В многочисленных бенчмарках GigaWorld-0 демонстрирует отличные результаты, генерируя высококачественные данные даже при минимальных параметрах активации и значительно улучшая обобщающую способность модели и процент успеха в реальных задачах робототехники.
• Открытый исходный код и масштабируемостьGigaWorld-0 лицензируется под открытым исходным кодом, код доступен на GitHub, а предварительно обученные модели - на Hugging Face, что облегчает исследователям и разработчикам их расширение и применение.

Основные преимущества GigaWorld-0

• Высокая эффективность генерации данных: Впервые в мире учебные данные 90% генерируются на основе мировой модели, что значительно снижает зависимость от реальных данных.
• Расширение возможностей обобщенияВ результате обобщенных измерений, таких как новые текстуры, новые перспективы и новые положения объектов, производительность модели VLA увеличилась почти на 300%, что повысило адаптивность робота в незнакомой среде.
• Низкая стоимость и высокая эффективностьПрименяя сквозное обучение с точностью FP8 и механизм разреженного внимания, он значительно снижает стоимость обучения и объем занимаемой видеопамяти, а также поддерживает крупномасштабное обучение моделей.

Какой официальный сайт GigaWorld-0?

• Веб-сайт проекта:: https://giga-world-0.github.io/
• Репозиторий Github:: https://github.com/open-gigaai/giga-world-0
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/open-gigaai
• Технический документ arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2511.19861

Для кого предназначен GigaWorld-0?

• Исследователи в области робототехникиGigaWorld-0 предоставляет высококачественные обучающие данные, которые могут помочь исследователям эффективно обучать роботов в симулированной среде, чтобы улучшить их способности к выполнению и обобщению задач в реальном мире, что делает его подходящим для исследований в области воплощенного ИИ, требующих больших объемов данных.
• Разработчики искусственного интеллекта: Для разработчиков, создающих модели Vision-Language-Action (VLA), GigaWorld-0 предоставляет мощный механизм генерации данных и обучения, который значительно повышает производительность и эффективность моделей для разработчиков, которым необходимо создавать эффективные и масштабируемые системы искусственного интеллекта.
• Университеты и исследовательские институты: Открытый исходный код GigaWorld-0 и эффективная система обучения делают его идеальным инструментом для преподавания и изучения воплощенного ИИ в университетах и исследовательских институтах, помогая студентам и исследователям быстро освоиться и проводить передовые исследования.
• Инженер по промышленной автоматизацииВ промышленной автоматизации GigaWorld-0 может использоваться для обучения роботов выполнению сложных задач, таких как захват и сборка объектов, помогая инженерам оптимизировать процесс работы робота и повысить производительность и качество.
• ИИ-стартапы и стартап-команды: Для стартапов и стартап-команд с ограниченными ресурсами GigaWorld-0 предоставляет недорогое, эффективное решение для генерации данных и обучения, которое способствует быстрой итерации продукта и доказательству технической концепции.