InternVLA·M1 – 上海AI Lab開源的具身雙系統操作大模型
InternVLA·M1:引領具身操作新紀元,智能決策與自主執行的融合大腦。
InternVLA·M1 概述
InternVLA·M1,由上海人工智能實驗室傾力打造,是一款革新性的具身操作智能核心,專為指令跟隨任務而設計的雙系統操作大模型。它精心構建了一個集“思考-行動-自主學習”于一體的完整閉環,精通高階的空間推理與任務規劃,為機器人賦予了前所未有的智能決策與自主執行能力。
核心亮點
- 卓越的空間智能:InternVLA·M1 能夠處理復雜環境下的空間關系,進行精準的推理和周密的任務規劃,將自然語言指令轉化為一系列連貫的操作。
- 創新的雙系統訓練模式:該模型采用獨具匠心的兩階段訓練策略:首先通過空間感知預訓練,夯實其空間理解與規劃的根基;隨后,輔以隱式空間推理的動作后訓練,實現高效的動作學習與優化。
- 極致的訓練效率與成本效益:僅需“空間規劃提示”,即可實現高效訓練,顯著壓縮了訓練時間和成本,讓尖端AI技術觸手可及。
- 無與倫比的指令跟隨與泛化能力:在 SimplerEnv 等一系列公開操作基準測試中,InternVLA·M1 表現卓越,其指令跟隨能力和對未見物體的泛化能力均遠超同類模型,達到國際領先水平。
- 自主學習驅動的閉環控制:通過構建“思考-行動-自主學習”的完整循環,模型能夠不斷從實踐中汲取經驗,自我優化操作策略,適應動態變化的環境。
- 強大的復雜場景適應性:依托自研的 InternData-M1 仿真平臺進行大規模預訓練,InternVLA·M1 能夠從容應對復雜真實場景中的長程任務。
技術精髓
- 雙系統架構的協同增效:整合了空間感知預訓練與動作后訓練,實現了對空間環境的深度理解與精準操作。
- 空間感知預訓練的先導作用:借助海量仿真數據,模型能夠掌握空間關系的感知與推理,為后續的精細化任務規劃打下堅實基礎。
- 動作后訓練的精益求精:通過隱式空間推理,模型得以高效學習具體動作的執行細節,從而提升操作的精度和流暢度。
- 空間規劃提示的智能引導:引入創新的空間規劃提示機制,顯著提升了模型在任務規劃與動作生成方面的效率,簡化了訓練流程。
- 閉環控制的持續進化:通過“思考-行動-自主學習”的閉環設計,模型在實際操作中得以持續迭代與優化,展現出強大的環境適應性。
- 大規模仿真數據的基石作用:自研仿真平臺 InternData-M1 提供了海量高質量訓練數據,為模型的深度預訓練提供了有力支撐。
- 指令驅動的交互模式:能夠精準解析自然語言指令,并將其轉化為一系列智能操作,實現無縫的指令跟隨。
項目資源
- 官方網站:https://internrobotics.github.io/internvla-m1.github.io/
- GitHub 倉庫:https://github.com/InternRobotics/InternVLA-M1
- HuggingFace 模型庫:https://huggingface.co/collections/InternRobotics/internvla-m1-68c96eaebcb5867786ee6cf3
- HuggingFace 數據集:https://huggingface.co/datasets/InternRobotics/InternData-M1
- 技術論文:https://github.com/InternRobotics/InternVLA-M1/blob/InternVLA-M1/assets/InternVLA_M1.pdf
廣闊的應用前景
- 工業自動化升級:在制造業領域,助力自動化生產線實現復雜零部件的精準組裝、高效物料搬運及智能質量檢測,顯著提升生產效率與精度。
- 智慧物流倉儲:優化物流中心的貨物分揀、搬運與存儲流程,推動倉庫管理的全面自動化,提升物流運營的效率與準確性。
- 服務機器人創新:在家庭、酒店、醫院等場景中,為人們提供便捷的清潔、送餐、護理等服務,提升生活品質與服務體驗。
- 智能安防的延伸:在安防領域,實現異常行為的智能檢測、區域的自主巡邏與安全檢查,為安防系統注入更強的智能化能力。
- 教育與科研的加速器:作為前沿的教學與科研工具,賦能學生與研究人員深入探索機器人技術、人工智能及自動化控制的奧秘。
- 災難救援的得力助手:在緊急救援場景下,執行搜索、救援及物資運輸任務,最大限度地減少人員傷亡,提高救援效率。
- 農業現代化的驅動力:賦能農作物種植、采摘、灌溉等環節的自動化與智能化,全面提升農業生產力。
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