基于快、慢雙系統(tǒng)的具身基礎(chǔ)模型。

原標(biāo)題：智源學(xué)者仉尚航：具身基礎(chǔ)模型最終狀態(tài)可能是「4D世界模型」丨具身先鋒十人談
文章來(lái)源：AI科技評(píng)論
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：16684字

具身智能基礎(chǔ)模型的前沿研究

近年來(lái)，具身多模態(tài)大模型逐漸成為人工智能領(lǐng)域的重要研究方向，尤其是在機(jī)器人智能體的泛化能力方面。隨著新一代大模型的提出，研究者們希望能開發(fā)出能夠跨越不同任務(wù)、場(chǎng)景和本體的具身智能基礎(chǔ)模型。本文將歸納總結(jié)張進(jìn)與仉尚航的對(duì)話，探討具身智能的核心研究方向及其未來(lái)發(fā)展。

1. 具身智能的研究目標(biāo)

智源具身多模態(tài)大模型研究中心的主要目標(biāo)是建立具身智能的多模態(tài)大模型與大數(shù)據(jù)體系，期望通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)的收集與標(biāo)注，實(shí)現(xiàn)具身智能領(lǐng)域的Scaling Law，提升機(jī)器人在開放世界中的泛化能力。

2. 開放世界泛化機(jī)器學(xué)習(xí)

研究者們致力于解決機(jī)器人在開放世界中面對(duì)新數(shù)據(jù)分布時(shí)的適應(yīng)能力，尤其是在長(zhǎng)尾任務(wù)和復(fù)雜場(chǎng)景下的應(yīng)用。他們提出的具身基礎(chǔ)模型能夠自主發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤，并進(jìn)行自我糾正，從而提升機(jī)器人的智能水平。

3. 快、慢系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

仉尚航提出了一個(gè)快、慢系統(tǒng)的框架，旨在模仿人類思維過(guò)程。快系統(tǒng)能夠高效預(yù)測(cè)機(jī)器人末端執(zhí)行器的位姿，而慢系統(tǒng)則負(fù)責(zé)深入反思和糾錯(cuò)，增強(qiáng)機(jī)器人的推理和邏輯思考能力。

4. 數(shù)據(jù)與模型的關(guān)系

具身智能大模型的成功依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。研究者們指出，數(shù)據(jù)采集難度較大，尤其是在視覺(jué)和動(dòng)作數(shù)據(jù)的獲取上，需要結(jié)合真實(shí)環(huán)境與仿真數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)和模型的關(guān)系如同蹺蹺板，二者的要求相互依賴。

5. 未來(lái)展望：4D世界模型

具身智能的最終目標(biāo)可能是建立一個(gè)4D世界模型，將時(shí)間與空間結(jié)合，使機(jī)器人能夠更好地理解物理規(guī)律和與環(huán)境交互。研究者們正在努力實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，期望通過(guò)不斷推進(jìn)技術(shù)，最終形成一個(gè)統(tǒng)一的智能體系。

綜上所述，具身智能基礎(chǔ)模型的研究正在朝著更加智能化和泛化的方向發(fā)展，具備快、慢系統(tǒng)的框架為機(jī)器人的自主學(xué)習(xí)與適應(yīng)提供了新的思路，而4D世界模型的提出則為未來(lái)的智能機(jī)器人奠定了基礎(chǔ)。

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作者簡(jiǎn)介：雷峰網(wǎng)旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關(guān)注AI工程落地。