Seed GR-3 – 字節跳動推出通用機器人模型

Seed GR-3 是字節跳動 Seed 團隊研發的通用機器人模型，它擁有出色的泛化能力、處理長程任務的本領，以及操控柔性物體的技能。這款機器人旨在成為通用機器人“大腦”的關鍵一步。

### 揭秘 Seed GR-3：一款智能機器人

Seed GR-3，這款由字節跳動 Seed 團隊傾力打造的通用機器人模型，堪稱機器人領域的翹楚。它不僅具備卓越的泛化能力，能夠輕松應對新物體、新環境，還能理解并執行復雜的指令。更令人驚嘆的是，它擁有處理長程任務和操控柔性物體的強大能力。Seed GR-3 匯聚了視覺、語言和動作信息的“智慧中樞”，運用“三合一”數據訓練法（機器人數據、VR 人類軌跡數據、公開圖文數據），并配備了靈活的“身軀”——ByteMini。憑借這些優勢，Seed GR-3 在執行長序列任務、雙臂協同操作和柔性物體操作方面展現出非凡的實力，為實現通用機器人“大腦”的目標奠定了堅實的基礎。

### Seed GR-3 的核心功能

• 卓越的泛化能力：輕松適應各種新物體、新環境，以及包含抽象概念的復雜指令。
• 高效的長程任務處理：能夠勝任多步驟任務，例如整理桌面等復雜的家務。
• 精細的柔性物體操作：熟練處理柔性物體，如懸掛衣物，即使面對未曾見過的衣物類型也能應對自如。
• 快速微調能力：基于少量人類軌跡數據進行高效微調，迅速適應新任務。
• 雙臂協同操作：支持雙臂協同工作，輕松完成復雜任務。
• 全身操作能力：結合底盤移動，實現全身操作，拓展應用場景。

### Seed GR-3 的技術解析

• 融合智能“大腦”：采用 Mixture-of-Transformers (MoT) 網絡結構，將視覺、語言模塊與動作生成模塊融為一體，形成一個擁有 40 億參數的端到端模型。動作生成模塊則基于 Flow-Matching，利用 Diffusion Transformer (DiT) 生成動作。
• “三合一”數據訓練法：
  • 機器人數據：通過遙操作收集高質量的機器人動作軌跡。
  • VR 人類軌跡數據：利用 VR 設備采集人類操作軌跡，顯著提升學習效率。
  • 公開圖文數據：借助大規模視覺、語言數據，增強模型對新物體和抽象概念的理解能力。
• 定制化“身軀”：配備 ByteMini 機器人，擁有 22 個度，支持高靈活性操作，特別適用于狹小空間和精細任務。

### 探索 Seed GR-3 的世界

• 項目官網：https://seed.bytedance.com/zh/GR3
• GitHub 倉庫：https://arxiv.org/pdf/2507.15493

### Seed GR-3 的應用前景

• 家庭服務：協助處理家務、照料老幼，保障家庭安全，讓生活更輕松愜意。
• 工業物流：優化倉庫管理、輔助生產流程、檢測產品質量，提高工業效率。
• 醫療保健：助力患者康復、協助手術操作、管理物流，提升醫療服務水平。
• 零售服務：整理貨架、服務顧客、導覽展覽，優化零售體驗。
• 災難救援：參與救援行動、監測環境狀況，為應急響應提供有力支持。

### 常見問題

問：Seed GR-3 能夠處理哪些類型的柔性物體？

答：Seed GR-3 能夠處理多種類型的柔性物體，包括但不限于衣物、毛巾等。它通過學習人類操作，能夠識別和操作不同類型的柔性物體。

問：Seed GR-3 的訓練數據是如何獲取的？

答：Seed GR-3 的訓練數據主要來源于三個方面：機器人數據（通過遙操作收集）、VR 人類軌跡數據（通過 VR 設備采集）和公開圖文數據。這種“三合一”的訓練方法有助于提升模型的泛化能力和對新任務的適應性。

問：Seed GR-3 的未來發展方向是什么？

答：Seed GR-3 的未來發展方向包括進一步提升模型的泛化能力、增強對復雜環境的適應性、拓展應用場景等。Seed 團隊將持續優化模型，使其成為更智能、更通用的機器人平臺。