VLAC - большая модель воплощенных вознаграждений с открытым исходным кодом от Shanghai AI Lab

Что такое VLAC?

VLAC - это макромодель воплощенного вознаграждения с открытым исходным кодом от Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта. Основанная на мультимодальной макромодели InternVL, она объединяет видеоданные из Интернета и данные о работе робота, чтобы обеспечить вознаграждение за процесс и оценку выполнения задачи для обучения робота с подкреплением в реальном мире.VLAC может эффективно различать нормальное продвижение и аномальное/застойное поведение, а также поддерживает быстрое обобщение небольших образцов с помощью внутриконтекстного обучения. VLAC поддерживает локальное сглаживание и механизм отрицательного вознаграждения для обеспечения стабильности и эффективности обучения с подкреплением.VLAC может выдавать сигналы вознаграждения и команды действий робота, которые помогают роботу обучаться автономно и адаптироваться к новым сценариям в реальном мире.VLAC поддерживает режимы совместной работы человека и робота, что еще больше повышает эффективность обучения.

Функциональные особенности VLAC

• Объединение мультимодальных данных: Объединение данных интернет-видео и данных о манипуляциях робота для улучшения комплексного понимания задач и окружения.
• Стимулирование процесса и оценка его завершения: Обеспечьте вознаграждение за процесс и оценку выполнения заданий, чтобы обеспечить стабильные и надежные контролируемые сигналы для обучения с подкреплением.
• Распознавание аномального поведения: Он может эффективно различать нормальное продвижение и аномальное/застойное поведение, что позволяет избежать неэффективного исследования и повысить эффективность обучения.
• Быстрое обобщение для малых выборок: Поддерживает контекстное обучение, быстро адаптируясь к новым задачам с небольшим количеством образцов, и улучшая обобщающую способность модели.
• Вывод команды действия: Генерирование команд действий робота с одновременным предоставлением сигналов вознаграждения для управления по замкнутому контуру от восприятия к действию.
• Усиление поддержки системы обучения: Система обучения с подкреплением VLA, построенная на основе VLAC для поддержки совместного обучения и быстрой адаптации нескольких роботов в реальном мире.
• Оптимизация взаимодействия человека и компьютераГибкость обучения и эффективность обучения повышаются благодаря различным способам взаимодействия человека и компьютера, таким как воспроизведение экспертных данных и исследование с помощью ручного управления.

Основные достоинства VLAC

• Эффективное генерирование сигналов вознаграждения: Он может обеспечить непрерывные, плотные и надежные сигналы вознаграждения для эффективной поддержки процесса обучения с подкреплением и ускорения эффективности обучения роботов.
• Мощная идентификация аномального поведения: Он может точно различать нормальную работу и аномальное/застойное поведение, что позволяет избежать неэффективных исследований и повысить эффективность обучения и успешность выполнения задач.
• Отличные способности к обобщению: Быстрое обобщение небольших выборок за счет обучения в контексте, быстрая адаптация к новым задачам и сценариям, а также снижение требований к данным.
• Интеграция команд действий и вознаграждений: Обеспечить сигналы вознаграждения, которые могут выводить команды действий робота, реализовать замкнутый цикл управления от восприятия до действий и повысить эффективность выполнения задач.
• Интеграция фреймворка обучения с подкреплением: Система обучения с подкреплением VLA, построенная на основе VLAC, поддерживает совместное обучение нескольких роботов и улучшает их адаптацию в реальном мире.
• Оптимизация взаимодействия человека и компьютера: Поддерживает несколько режимов совместной работы человека и компьютера, таких как воспроизведение экспертных данных и исследование вручную, что еще больше повышает гибкость обучения и эффективность обучения.
• Подход к обучению, основанный на данных: Объединение данных интернет-видео и данных о работе робота для повышения стабильности и надежности модели с использованием крупномасштабных данных.
• Открытый исходный код и поддержка сообществаКак проект с открытым исходным кодом, он предоставляет богатую документацию и поддержку сообщества, чтобы разработчики и исследователи могли быстро приступить к работе и участвовать во внесении вклада.

Что такое официальный сайт VLAC

• Веб-сайт проекта:: https://vlac.intern-ai.org.cn
• Репозиторий Github:: https://github.com/InternRobotics/VLAC
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/InternRobotics/VLAC

Для кого предназначен VLAC

• Инженер по исследованиям и разработкам в области робототехники: Использование VLAC для повышения эффективности обучения роботов и скорости выполнения задач, а также ускорения разработки роботов для реальных приложений.
• Исследователи искусственного интеллекта: Исследование передовых технологий, таких как обучение с подкреплением и мультимодальное слияние, оптимизация алгоритмов и улучшение моделей с помощью VLAC.
• Университеты и исследовательские институты: служат учебными и научными пособиями, помогающими студентам и исследователям глубже понять последние достижения в области воплощенного интеллекта и обучения с подкреплением.
• технологическая компания: Предприятия, разрабатывающие интеллектуальные роботизированные продукты, смогут повысить уровень интеллекта и рыночную конкурентоспособность своей продукции с помощью VLAC.
• Операторы и специалисты по обслуживанию робототехники: Использование VLAC на практике для оптимизации выполнения задач роботами и повышения эффективности и качества.