RoboBrain 2.0: Новое поколение модели «зрение-язык», объединяющее воплощённый ИИ для продвинутой робототехники
Современные достижения в области искусственного интеллекта стремительно сокращают разрыв между цифровым мышлением и взаимодействием с реальным миром. В центре этого прогресса находится воплощённый ИИ — область, сосредоточенная на том, чтобы позволить роботам воспринимать, рассуждать и эффективно действовать в физических условиях. Когда отрасли стремятся автоматизировать сложные пространственные и временные задачи — от помощи в домашних делах до логистики — наличие ИИ-систем, которые действительно понимают своё окружение и могут планировать действия, становится критически важным.
Представляем RoboBrain 2.0: Прорыв в области воплощённого ИИ
Разработанный Пекинской академией искусственного интеллекта (BAAI), RoboBrain 2.0 является значительной вехой в дизайне моделей для робототехники и воплощённого искусственного интеллекта. В отличие от традиционных моделей ИИ, RoboBrain 2.0 объединяет пространственное восприятие, высокоуровневое рассуждение и долгосрочное планирование в одной архитектуре. Эта универсальность поддерживает широкий спектр задач, таких как предсказание возможностей, локализация объектов, планирование траекторий и сотрудничество между несколькими агентами.
Ключевые особенности RoboBrain 2.0
- Две масштабируемые версии: Быстрая и экономически эффективная модель с 7 миллиардами параметров и мощная версия с 32 миллиардами параметров для более сложных задач.
- Единая мультимодальная архитектура: Сочетает высококачественный визуальный кодер с языковой моделью, что позволяет без проблем интегрировать изображения, видео, текстовые инструкции и графы сцен.
- Продвинутое пространственное и временное рассуждение: Превосходно справляется с задачами, требующими понимания отношений между объектами, прогнозирования движений и сложного многопроцессорного планирования.
- Открытая основа: Построенный на основе фреймворка FlagScale, RoboBrain 2.0 предназначен для легкого принятия в исследовательской среде, воспроизводимости и практического развертывания.
Как работает RoboBrain 2.0: Архитектура и обучение
Мультимодальный входной поток
RoboBrain 2.0 обрабатывает разнообразные источники сенсорных и символических данных:
- Многогранные изображения и видео: Поддерживает высококачественные визуальные потоки, обеспечивая богатый пространственный контекст.
- Инструкции на естественном языке: Интерпретирует широкий спектр команд, от простого навигации до сложных манипуляций.
- Графы сцен: Обрабатывает структурированные представления объектов, их взаимосвязей и планировки окружающей среды.
Токенизатор системы кодирует язык и графы сцен, в то время как специализированный визуальный кодер использует адаптивное позиционное кодирование и оконное внимание для эффективной обработки визуальных данных. Визуальные особенности проецируются в пространство языковой модели через многослойный перцептрон, что позволяет объединить мультимодальные токеновые последовательности.
Трехступенчатый процесс обучения
RoboBrain 2.0 достигает своей воплощённой интеллекции через прогрессивную трехфазную учебную программу:
- Базовое пространственно-временное обучение: Формирует основные визуальные и языковые способности, закрепляя пространственное восприятие и базовое понимание времени.
- Улучшение задач с воплощением: Уточняет модель с помощью реальных, многовидовых видео и высококачественных наборов данных.
- Рассуждение по цепочке мыслей: Интегрирует объяснимое пошаговое рассуждение, поддерживая надежное принятие решений для долгосрочных многопроцессорных сценариев.
Масштабируемая инфраструктура для исследований и развертывания
RoboBrain 2.0 использует платформу FlagScale, предлагая:
- Гибридный параллелизм для эффективного использования вычислительных ресурсов.
- Предварительно выделенная память и высокоскоростные каналы данных для снижения затрат на обучение и задержек.
- Автоматическая устойчивость к сбоям для обеспечения стабильности в крупных распределенных системах.
Эта инфраструктура позволяет быстро обучать модели, легко экспериментировать и масштабируемо развертывать в реальных роботизированных приложениях.
Практическое применение и производительность
RoboBrain 2.0 оценивается на широком наборе стандартов для воплощённого ИИ, стабильно превосходя как открытые, так и проприетарные модели в области пространственного и временного рассуждения. Ключевые возможности включают:
- Предсказание возможностей: Определение функциональных областей объектов для захвата, толкания или взаимодействия.
- Точная локализация объектов: Точное выполнение текстовых инструкций для нахождения и указания на объекты в сложных сценах.
- Прогнозирование траекторий: Планирование эффективных движений с учётом препятствий.
- Планирование для нескольких агентов: Разделение задач и координация нескольких роботов для совместных целей.
Его прочный, открытый дизайн делает RoboBrain 2.0 немедленно полезным для приложений в области домашней робототехники, промышленной автоматизации, логистики и других сфер.
Потенциал в области воплощённого ИИ и робототехники
Объединяя понимание зрения и языка, интерактивное рассуждение и надежное планирование, RoboBrain 2.0 устанавливает новый стандарт для воплощённого ИИ. Его модульная, масштабируемая архитектура и открытые рецепты обучения способствуют инновациям в области робототехники и ИИ. Будь вы разработчиком, создающим интеллектуальных помощников, исследователем, развивающим планирование ИИ, или инженером, автоматизирующим реальные задачи, RoboBrain 2.0 предлагает мощную основу для решения самых сложных пространственных и временных задач.
