MiMo-Embodied - модель педалированного интеллекта Xiaomi с открытым исходным кодом для кросс-доменного встраивания

Что такое МиМо-Эмбодид?

MiMo-Embodied - это первая в мире кросс-эмбодиальная базовая модель, открытая Xiaomi Group, которая успешно объединяет эмбодированный ИИ и автономное вождение. Она решает проблему миграции знаний между воплощенным ИИ и автономным вождением и обеспечивает единое моделирование задач в этих двух областях. Одновременная поддержка трех основных задач воплощенного ИИ (рассуждения, планирование задач и пространственное понимание) и трех ключевых задач автономного вождения (зондирование среды, прогнозирование состояния и планирование вождения) позволяет сформировать полноценную интеллектуальную поддержку. Унифицированная архитектура объединяет задачи управления в помещении (например, навигация робота, взаимодействие с объектами) и вождения на улице (например, восприятие окружающей среды, планирование пути), преодолевая ограничение, связанное с тем, что традиционные визуальные языковые модели (ВЯМ) ограничены одной областью.

Особенности MiMo-Embodied

• Междоменная обобщаемостьКак первая модель, объединяющая автономное вождение и воплощенный интеллект, MiMo-Embodied обеспечивает мультимодальное восприятие, рассуждение и принятие решений в динамических средах для широкого спектра сложных сценариев.
• Возможности мультимодального взаимодействияОн поддерживает ввод изображений, видео и текста и может решать мультимодальные задачи, такие как визуальные вопросы и ответы, выполнение команд и т. д., обеспечивая более естественное взаимодействие человека и компьютера.
• Сильные рассуждения: Уточненная с помощью цепных рассуждений, модель способна к сложным логическим рассуждениям и многоэтапному планированию задач, что подходит для выполнения задач в воплощенном интеллекте и планирования пути в автономном вождении.
• Высокоточное измерение параметров окружающей среды: В сценариях автономного вождения MiMo-Embodied точно чувствует дорожную обстановку, определяет ключевые элементы и прогнозирует динамическое поведение для обеспечения безопасности движения.
• Понимание пространства и навигация: Модель обладает отличным пространственным пониманием для навигации в помещениях, локализации объектов и рассуждений о пространственных отношениях, а также подходит для планирования траектории движения в робототехнике и автономном вождении.
• Оптимизация обучения: Использование тонкой настройки обучения с подкреплением для повышения качества и надежности принятия решений моделью в сложных задачах и обеспечения эффективного развертывания в реальных условиях.
• Открытый исходный код и масштабируемостьMiMo-Embodied имеет полностью открытый исходный код, а код и модели доступны на сайте Hugging Face, предоставляя исследователям и разработчикам мощные инструменты для дальнейшей настройки и расширения.

Основные достоинства MiMo-Embodied

• Охват междоменных возможностей: Интеграция задач манипулирования в помещении (например, навигация роботов, взаимодействие с объектами) и вождения на улице (например, восприятие окружающей среды, планирование пути) с помощью единой архитектуры, что позволяет преодолеть ограничение традиционных моделей визуального языка (VLM) одной областью.
• Расширение двусторонней синергии: Проверена синергия передачи знаний между возможностями взаимодействия в помещении и возможностями принятия решений на дороге, что дает новые идеи для межсценической интеллектуальной интеграции.
• Полная оптимизация цепи - это надежно: Четырехэтапная стратегия прогрессивного обучения, включающая в себя обучение способностям воплощенного/самостоятельного вождения, улучшение рассуждений по цепочке мыслей (CoT) и тонкое подкрепление при обучении с подкреплением (RL), используется для повышения надежности модели для развертывания в реальных условиях.
• мультимодальное взаимодействие: Поддерживает множество входов, таких как визуальные и вербальные, и способен решать сложные мультимодальные задачи, такие как визуальные вопросы и ответы, следование инструкциям и понимание сцены.
• Оптимизация обучения: Тонкая настройка с помощью обучения с подкреплением для улучшения способности модели принимать решения и надежности выполнения задач в сложных условиях.
• Высокоэффективные навыки рассуждения: Сильное логическое мышление и способность к многоэтапному планированию задач для выполнения сложных заданий и принятия решений в динамичных условиях.
• Пространственное восприятие: отлично справляется с задачами понимания пространственных отношений, локализации объектов и навигации, а также поддерживает точные операции в робототехнике и системах автономного вождения.

Каков официальный сайт MiMo-Embodied?

• Репозиторий Github:: https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Embodied
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-Embodied-7B
• Технический документ arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2511.16518

Для кого предназначен MiMo-Embodied?

• Разработчики технологий автономного вождения: Он может использоваться для разработки и оптимизации систем автономного вождения, обеспечивая поддержку основных функций, таких как информирование об окружающей среде и планирование принятия решений.
• Инженер по робототехнике: Подходит для задач навигации, манипулирования и взаимодействия роботов, облегчая автономные действия роботов в сложных средах.
• исследователь искусственного интеллекта: как модель с открытым исходным кодом, обеспечивающая экспериментальную платформу для изучения мультимодального взаимодействия, воплощенного интеллекта и автономного вождения.
• Разработчик интеллектуальных транспортных системОн может использоваться для мониторинга дорожного движения, интеллектуального диспетчерского управления и других сценариев для повышения интеллектуальности дорожной системы.
• Разработчик систем умного дома и промышленной автоматизации: Поддержка планирования сложных задач и совместной работы человека и машины в сценариях "умного дома" и промышленной автоматизации.
• Университеты и исследовательские институты: Предоставление ресурсов с открытым исходным кодом для преподавания и исследований в смежных областях, а также содействие академическим обменам и технологическому развитию.