RoboBrain-X0 - исследовательский институт Wisdom Source Research Institute с открытым исходным кодом и нулевым образцом кросс-онтологической обобщенной модели воплощения

Что такое RoboBrain-X0?

RoboBrain-X0 - первая в мире воплощенная модель с открытым исходным кодом, поддерживающая кросс-онтологическое обобщение с нулевой выборкой, что имеет большое значение для индустрии. RoboBrain-X0 может управлять несколькими реальными роботами различной конфигурации для выполнения базовых задач без тонкой настройки и демонстрирует кросс-онтологическую адаптацию к сложным задачам после небольшого количества выборочной тонкой настройки. Объединяя моделирование зрения, языка и действий, он достигает межонтологического обобщения и адаптации и обладает интегрированной способностью от восприятия до выполнения, обеспечивая многократно используемую и масштабируемую универсальную базу для индустрии воплощенного интеллекта. В то же время ожидается, что открытый набор обучающих данных ускорит применение воплощенного интеллекта в области сервисной робототехники, интеллектуального производства и т. д.

Функциональные особенности RoboBrain-X0

• Нулевая выборка кросс-онтологического обобщенияВозможность прямого управления широким спектром реальных роботов различной конфигурации для выполнения базовых оперативных задач без необходимости индивидуальной тонкой настройки каждого робота.
• Возможность точной настройки на малых образцах: После тонкой настройки на небольшом количестве образцов (например, 50 записей) кросс-онтологическая пригодность модели для сложных задач может быть значительно улучшена для дальнейшей оптимизации выполнения задач.
• Контролируйте последовательность: Сгенерированные последовательности действий различных роботов, выполняющих одну и ту же задачу, отличаются высокой степенью согласованности, что обеспечивает надежность и стабильность реальной работы.
• Унифицированное моделирование: Унифицированное моделирование зрения, языка и движения позволяет интегрировать возможности от восприятия до исполнения, обеспечивая более полную интеллектуальную поддержку роботов.
• Эффективная разборка задач: Возможность декомпозиции сложных задач на общие семантические последовательности действий и преобразования их в режиме реального времени в исполняемые инструкции для конкретных роботов повышает гибкость и адаптивность выполнения задач.
• Поддержка открытых наборов данных: Открытый доступ к основному набору данных для обучения, который предоставляет разработчикам богатые ресурсы данных и помогает ускорить разработку и применение технологий воплощенного интеллекта.
• Мультимодальные входы и выходыПоддерживает несколько режимов ввода (например, одно изображение, несколько изображений, текст) и многомерные выходные данные, адаптируясь к различным сценариям задач и оперативным потребностям.

Основные преимущества RoboBrain-X0

• Сильная способность к обобщению онтологий: Она позволяет осуществлять миграцию с нулевой выборкой между множеством различных роботов без необходимости переобучения модели для каждого робота, что значительно повышает универсальность и адаптивность модели.
• Эффективное выполнение мандата: Декомпозируя сложные задачи на общие семантические последовательности действий и переводя их в режиме реального времени в исполняемые инструкции для конкретных роботов, она обеспечивает эффективное и точное выполнение задач.
• Набор данных с открытым исходным кодом: Предоставляет богатый набор учебных данных с открытым исходным кодом, который является ценным ресурсом для разработчиков и помогает ускорить разработку и применение технологий воплощенного интеллекта.
• мультимодальное слияние: Объединение моделирования зрения, языка и действий дает моделям способность интегрироваться от восприятия до выполнения, позволяя лучше понимать и адаптироваться к сложным задачам в реальном мире.
• Небольшие образцы имеют большой потенциал для точной настройки: При тонкой настройке на небольшом количестве образцов модель способна еще больше улучшить межонтологическую адаптацию к сложным задачам, демонстрируя более сильные обобщающие способности и снижая затраты на сбор данных и обучение.
• Высокая стабильность управленияРазличные онтологии генерируют последовательности примитивов действий при выполнении одной и той же задачи, обеспечивая надежность и стабильность реального физического исполнения.
• Передовая техническая архитектура: Для отображения непрерывных последовательностей управления с различными степенями свободы и механическими структурами в общее пространство языка примитивов дискретных действий используются передовые методы, такие как группированный остаточный квантователь (GRVQ), что улучшает семантическую согласованность и переносимость модели.

Каков официальный сайт RoboBrain-X0?

• Веб-сайт проекта:: https://superrobobrain.github.io/
• Репозиторий Github:: https://github.com/FlagOpen/RoboBrain-X0
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/BAAI/RoboBrain-X0-Preview
• RoboBrain-X0-Dataset:: https://huggingface.co/datasets/BAAI/RoboBrain-X0-Dataset

Для кого предназначен RoboBrain-X0?

• Инженер по исследованиям и разработкам в области робототехники: Быстрая разработка и развертывание нескольких роботизированных приложений с использованием модели, что позволяет сократить дублирование усилий по разработке различных роботизированных устройств.
• Исследователи искусственного интеллектаНа основе этой модели можно проводить исследования в таких передовых областях, как воплощенный интеллект и мультимодальное обучение, а также способствовать развитию технологий.
• Университеты и исследовательские институты: служат в качестве учебных и исследовательских инструментов, помогающих студентам и исследователям лучше понять и применить на практике интеграцию робототехники и искусственного интеллекта.
• Интеллектуальное производственное предприятие: С его помощью можно оптимизировать производственные процессы, повысить уровень автоматизации и обеспечить гибкое применение роботов в сложных промышленных сценариях.
• Компании, занимающиеся сервисной робототехникой: Ускорить разработку и итерации продуктов сервисных роботов, а также улучшить адаптацию и пользовательский опыт роботов в различных сценариях обслуживания.
• Практикующие специалисты в области логистики и складского хозяйства: С помощью этой модели можно повысить эффективность и точность логистических роботов при выполнении таких задач, как сортировка и обработка грузов.