RoboBrain 2.0 - общая воплощенная модель мозга с открытым исходным кодом от Wisdom Spectrum

Что такое RoboBrain 2.0

RoboBrain 2.0 - это усовершенствованная модель воплощенного мозга с открытым исходным кодом, обеспечивающая роботам мощные возможности восприятия, рассуждения и планирования. RoboBrain 2.0, доступный в версиях 7B и 32B, использует гетерогенную архитектуру, объединяющую визуальный кодер и языковую модель для поддержки мультимодальных входных данных, таких как изображения высокого разрешения, видео и словесные инструкции. Модель обладает превосходными возможностями пространственного понимания, временного моделирования и сложных рассуждений и способна решать задачи непрерывного принятия решений в динамических условиях. Модель, основанная на стратегии поэтапного обучения для постепенного повышения производительности, применима для автоматизации промышленности, логистики и складского хозяйства, "умного дома", медицинской реабилитации и автоматизации сельского хозяйства, помогая воплощенному интеллекту перейти из лаборатории в реальный мир.

Ключевые особенности RoboBrain 2.0

• Точная пространственная локализация и рассуждения: Точное позиционирование точек, предсказание границ и обоснование пространственных отношений на основе сложных команд для поддержки сложных операций в 3D-пространстве.
• Динамическое моделирование времени: Способность справляться с непрерывными задачами по принятию решений в динамичной среде и адаптироваться к изменяющимся требованиям сценария, с долгосрочным планированием, замкнутым взаимодействием и сотрудничеством с несколькими интеллектуальными органами.
• Сложные рассуждения и интерпретация: Поддерживает многоступенчатые рассуждения и логический анализ причинно-следственных связей, а также может генерировать подробные объяснения процесса рассуждений для повышения прозрачности и интерпретируемости принимаемых решений.
• Поддержка мультимодального ввода: Работает с различными формами ввода, такими как изображения высокого разрешения, многоракурсные входы, видеокадры, словесные команды и графики сцен, с мощными возможностями мультимодального слияния.
• Адаптация сцены в реальном времени: Быстрая адаптация к новым сценариям, обновление информации об окружающей среде в реальном времени, поддержка эффективного выполнения динамических задач и обеспечение гибкой работы робота в различных сценариях.

Адрес официального сайта RoboBrain 2.0

• Веб-сайт проекта:: https://superrobobrain.github.io/
• Репозиторий GitHub:: https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/collections/BAAI/robobrain20-6841eeb1df55c207a4ea0036
• Технический документ arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2507.02029

Как использовать RoboBrain 2.0

• Посетите официальный сайт: Посетите веб-сайт проекта RoboBrain 2.0 для ознакомления с характеристиками, архитектурой и техническими деталями.
• Получение кода и модели
  • Клонирование кода из репозиториев GitHub::

git clone https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0.git
cd RoboBrain2.0

• • Загрузите файл весов модели из репозитория GitHub по адресу releases страницу или через библиотеку моделей Hugging Face.
• Установка зависимостей: Установите необходимые зависимости в соответствии с документацией проекта.

pip install -r requirements.txt

• Конфигурационная среда: Убедитесь, что аппаратное окружение (например, GPU) соответствует требованиям для запуска модели. Настройте переменные окружения, например, задайте пути весов модели и т. д.
• Запустите код примера: В репозитории проекта доступен пример кода, показывающий, как загружать модели и выполнять вывод.

from robobrain import RoboBrainModel

# 加载模型
model = RoboBrainModel(model_path="path/to/model_weights")

# 输入示例
input_data = {
    "image": "path/to/image.jpg",
    "instruction": "Navigate to the red object and pick it up."
}

# 运行推理
output = model.infer(input_data)
print(output)

• Пользовательские задания: Адаптируйте формат входных данных и инструкции к задаче в соответствии со сценарием применения. При необходимости доработайте модель в соответствии с требованиями конкретной задачи.
• Тестирование и оптимизация: Протестируйте работу модели в реальных условиях и понаблюдайте за ее работой в различных сценариях. Оптимизируйте параметры модели или скорректируйте входные данные, основываясь на результатах тестирования.
• Развертывание на роботах: Развертывание модели в реальной роботизированной системе для обеспечения приема данных с датчиков и вывода команд управления в режиме реального времени. Проведите тесты системной интеграции, чтобы убедиться в совместимости модели с аппаратным и программным обеспечением робота.

Основные преимущества RoboBrain 2.0

• Мощные возможности мультимодального синтеза: Обрабатывает данные в различных модальностях, таких как изображения высокого разрешения, многоракурсные входы, видеокадры, словесные команды и графики сцены, чтобы поддержать понимание и выполнение сложных инструкций по заданию.
• Отличные навыки пространственного и временного моделирования: Модель оснащена точной пространственной локализацией и возможностями реляционного рассуждения для решения сложных задач в трехмерном пространстве. В то же время она поддерживает долгосрочное планирование и динамическое взаимодействие для непрерывного принятия решений в динамических средах.
• Сложные рассуждения и прозрачность: Поддерживает многоступенчатые рассуждения и логический анализ причинно-следственных связей, а также может генерировать подробные объяснения процесса рассуждений для повышения прозрачности и интерпретируемости принимаемых решений.
• Рамки для эффективного обучения и оценкиНа основе распределенной системы обучения FlagScale и системы оценки FlagEvalMM RoboBrain 2.0 способен эффективно проводить масштабное обучение и мультимодальную оценку моделей, обеспечивая постоянное улучшение их характеристик.
• Быстрая адаптация к новым сценариям: Модель может обновлять информацию об окружающей среде в режиме реального времени, быстро адаптироваться к новым сценариям и поддерживать эффективное выполнение динамических задач.
• Открытый исходный код и поддержка сообществаБогатая документация, примеры кода и поддержка сообщества позволяют разработчикам учиться, разрабатывать и настраивать.

Для кого предназначен RoboBrain 2.0?

• Инженеры и исследователи в области робототехникиПрофессионалы, занимающиеся исследованиями и разработками в области робототехники с целью улучшения восприятия, рассуждений и планирования роботов и создания более интеллектуальных роботизированных систем.
• Разработчики искусственного интеллекта: Мощные инструменты и фреймворки для поддержки реализации сложных задач для инженеров, желающих проводить исследования и разработки в области мультимодального ИИ.
• Специалисты по промышленной автоматизации: В промышленном производстве для оптимизации производственных процессов, повышения эффективности и качества производства, для промышленных сценариев, требующих высокоточных операций и выполнения сложных задач.
• Менеджеры по логистике и складскому хозяйству: Повышение эффективности логистики и снижение трудозатрат за счет управления роботами для выполнения задач по обработке грузов, сортировке и управлению запасами.
• Умный дом и поставщики услуг: Являясь основным "мозгом" умного дома, он понимает команды на естественном языке и управляет роботами для выполнения домашних задач, а также поддерживает мониторинг безопасности дома.