RynnEC - модель понимания мира с открытым исходным кодом Института Али Дхармы

Что такое RynnEC?

RynnEC - это модель понимания мира, представленная Alibaba Dharma Institute и ориентированная на задачи воплощенного интеллекта. Модель основана на технологии мультимодального слияния, объединяющей видеоданные и естественный язык, и может анализировать объекты в сцене в нескольких измерениях, поддерживая понимание объектов, пространственное восприятие, сегментацию видеоцелей и т. д. RynnEC не нужно полагаться на 3D-модель, а только на видеопоследовательность для создания непрерывного пространственного восприятия, и он способен выполнять задачи на основе команд на естественном языке. Модель имеет широкий спектр применения в различных областях, таких как домашние роботы, промышленная автоматизация, интеллектуальная безопасность, медицинская помощь, образование и обучение, предоставляя роботам и интеллектуальным системам мощные возможности семантического восприятия, чтобы помочь им лучше понять физический мир.

Особенности RynnEC

• Многомерное понимание объектов: Он поддерживает всесторонний анализ объектов в сцене по 11 параметрам, таким как местоположение, функция и количество, и точно определяет особенности объекта.
• Сильное пространственное восприятие: Способность устанавливать непрерывное пространственное восприятие и понимать пространственные отношения между объектами, опираясь только на видеоряд, без необходимости опираться на 3D-модели.
• Целевая сегментация видеоТочная сегментация целевых объектов или областей в видео на основе команд на естественном языке для решения задач, связанных со сложными сценами.
• Гибкие возможности взаимодействия: Поддерживает взаимодействие на естественном языке, когда пользователь общается с моделью в реальном времени с помощью команд и динамически корректирует поведение модели.
• Технология мультимодального слияния: Объединяя видеоданные с текстом на естественном языке, RynnEC может обрабатывать как визуальную, так и лингвистическую информацию для улучшения понимания сцены.
• Эффективное обучение и оптимизация: Использование крупномасштабных данных с метками и стратегий поэтапного обучения для постепенной оптимизации возможностей мультимодального понимания и генерации и поддержки технологии LORA для дальнейшего повышения производительности.

Основные преимущества компании RynnEC

• Пространственное восприятие без 3D-моделейНепрерывное пространственное восприятие может быть установлено только на основе видеопоследовательностей, без использования дополнительных 3D-моделей, что снижает стоимость и сложность применения.
• Многомерное семантическое понимание: Он может всесторонне анализировать объекты сцены в нескольких измерениях, предоставлять более богатую семантическую информацию и улучшать понимание сложных сцен.
• Гибкость, управляемая командами: Поддерживает взаимодействие на основе команд на естественном языке, когда пользователь в режиме реального времени корректирует поведение модели с помощью простых команд, чтобы адаптироваться к динамическим требованиям задачи.
• Эффективные методы обучения и оптимизации: Используйте стратегию поэтапного обучения и технологию LORA для быстрой оптимизации работы модели и адаптации к различным сценариям применения.
• Широкий диапазон применимостиПрименяется для дома, промышленности, безопасности, медицины, образования и многих других областей, с сильной универсальностью и расширяемостью.
• В режиме реального времени и в динамике: Способность обрабатывать видеоданные в режиме реального времени и динамически реагировать на команды пользователя делает его подходящим для сценариев, требующих быстрой реакции.
• Высокоточная сегментация целей: Метод сегментации целей на видео, основанный на текстовых командах, позволяет точно идентифицировать и сегментировать цели на видео и повысить точность выполнения заданий.

Каков официальный сайт RynnEC?

• Репозиторий GitHub:: https://github.com/alibaba-damo-academy/RynnEC/

Для кого предназначен RynnEC

• Инженер по исследованиям и разработкам в области робототехники: Благодаря мощным возможностям понимания многомерных объектов и пространственного восприятия он помогает инженерам разрабатывать более умных роботов для точного выполнения сложных задач.
• Исследователи искусственного интеллекта: Используя открытый код и передовые технологии, исследователи предоставляют богатый экспериментальный материал для продвижения исследований в области мультимодального слияния и воплощенного интеллекта.
• Разработчик интеллектуальных систем безопасностиСегментация целей и пространственная осведомленность в реальном времени на основе текстовых команд, быстрое определение и отслеживание целей, а также помощь в модернизации системы безопасности.
• Инженер по промышленной автоматизации: Многомерное понимание объектов и возможность точного управления могут эффективно повысить уровень автоматизации промышленных роботов в сложных производственных линиях.
• педагог: Функция целевой сегментации видео может помочь в преподавании и обучении, наглядно демонстрируя сложные концепции и повышая уровень усвоения и понимания материала учащимися.