InternVLA-N1 - Shanghai AI Lab Open Source End-to-End Dual System Navigation Large Model

Что такое InternVLA-N1?

InternVLA-N1 - это сквозная двухсистемная навигационная макромодель с открытым исходным кодом от Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта. Используя двухсистемную архитектуру, система 2 отвечает за понимание лингвистических команд и планирование дальних маршрутов, в то время как система 1 фокусируется на высокочастотном отклике и маневренном обходе препятствий. Модель обучается исключительно на синтетических данных, а экономичность процесса обучения достигается за счет использования масштабных цифровых сцен и огромного мультимодального корпуса. В нескольких основных эталонных тестах InternVLA-N1 показывает хорошие результаты и занимает лидирующие позиции в мире, демонстрируя сильную способность к обобщению по нулевой выборке. InternVLA-N1 способен ходить по команде в реальных сценариях на большие расстояния по зданиям и ловко обходить плотные препятствия.

Функциональные особенности InternVLA-N1

• Двухсистемная ко-навигация: Сочетание пространственного мышления дальнего радиуса действия системы 2 с высокочастотным обходом препятствий системы 1 позволяет добиться эффективной и стабильной навигации.
• Обучение на чистых синтетических данных: Для обучения используются только синтетические данные, что значительно снижает затраты на сбор данных при сохранении отличной производительности.
• Способность к обобщению по нулевой выборкеБыстрая адаптация и точное выполнение навигационных задач в новых условиях без дополнительных данных о реальных сценариях.
• Высокочастотный отклик и маневренное избегание препятствий: Система 1 реагирует на изменения окружающей среды с частотой 60 Гц, обеспечивая гибкий обход препятствий в сложных сценариях.
• мультимодальное взаимодействие: Поддерживает вербальный ввод команд и визуальное восприятие среды для естественного и плавного взаимодействия человека и компьютера.
• Межсценарная универсальность: Широкий диапазон применимости для различных сложных сценариев, таких как внутри помещений, на улице и между зданиями.
• Открытый исходный код и масштабируемостьОткрытый исходный код и модели предоставляются для облегчения вторичного развития и расширения приложений разработчиками.

Основные преимущества InternVLA-N1

• Эффективные навигационные возможности: Органичное сочетание дальнего планирования и высокочастотного обхода препятствий реализуется за счет синергетической работы двух систем, что значительно повышает эффективность и устойчивость навигации.
• Недорогое обучение на основе данныхОбучение полностью основано на синтетических данных, что исключает необходимость сбора большого количества реальных данных и значительно сокращает затраты на обучение и время.
• Сильные способности к обобщению: отлично работает в реальных условиях, демонстрируя сильную обобщенность по нулевой выборке даже при обучении на синтетических данных.
• Высокочастотный отклик и маневренное избегание препятствийСистема 1 реагирует на изменения окружающей среды с частотой 60 Гц, обеспечивая гибкое избегание препятствий и адаптацию к динамичному окружению в сложных сценах.
• Поддержка мультимодального взаимодействия: Поддерживает вербальный ввод команд и визуальное восприятие окружающей среды для достижения естественного и плавного взаимодействия человека и компьютера и повышения качества работы пользователя.
• Широкий диапазон применимости: Он очень универсален и подходит для широкого спектра сложных сценариев, например, внутри помещений, на улице и между зданиями.

Какой официальный сайт у InternVLA-N1?

• Веб-сайт проекта:: https://internrobotics.github.io/internvla-n1.github.io/
• Репозиторий GitHub:: https://github.com/InternRobotics/InternNav
• Библиотека моделей обнимающихся лиц:: https://huggingface.co/InternRobotics/InternVLA-N1
• Технические документы:: https://internrobotics.github.io/internvla-n1.github.io/static/pdfs/InternVLA_N1.pdf

Применимые люди InternVLA-N1

• Исследователи искусственного интеллекта: Исследователи, интересующиеся большими моделями навигации и желающие изучить и улучшить алгоритмы навигации.
• Инженер по робототехнике: Инженеры, разрабатывающие сервисные роботы, роботы-логисты и т.д., которым необходимы функции навигации.
• Разработчики автономного вождения: Разработчики, работающие над технологиями автоматизированного вождения, требующими эффективного планирования траектории и предотвращения столкновений с препятствиями.
• Разработчик виртуальной реальности/дополненной реальности: Разработчикам, которым необходимо реализовать естественные функции взаимодействия и навигации в VR/AR-приложениях.
• Умные специалисты по безопасности: Практики в области интеллектуальной безопасности, которым необходимо реализовать интеллектуальное патрулирование и реагирование на аномалии.
• Инженер по промышленной автоматизацииИнженеры, которым необходимо автоматизировать навигацию и работу оборудования в промышленных условиях.