標(biāo)題：銀河通用創(chuàng)新突破：全球首個(gè)端到端具身抓取基礎(chǔ)大模型GraspVLA震撼問(wèn)世
隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能領(lǐng)域的研究也在不斷深入。近日，銀河通用宣布聯(lián)合北京智源人工智能研究院（BAAI）、北京大學(xué)和香港大學(xué)的研究人員，發(fā)布了首個(gè)全面泛化的端到端具身抓取基礎(chǔ)大模型GraspVLA。這一創(chuàng)新性的成果，標(biāo)志著視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作融合的新紀(jì)元，也將在人工智能領(lǐng)域產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
一、具身智能：賦予機(jī)器人感知與交互的能力
“具身智能”是一種新型的人工智能理念，它將人工智能融入機(jī)器人等物理實(shí)體的感知、學(xué)習(xí)和與環(huán)境動(dòng)態(tài)交互的能力。通過(guò)將GraspVLA應(yīng)用于機(jī)器人抓取等領(lǐng)域，我們可以看到具身智能的巨大潛力。
二、十億幀數(shù)據(jù)：訓(xùn)練數(shù)據(jù)達(dá)到有史以來(lái)最大
GraspVLA的模型訓(xùn)練包含預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練兩個(gè)部分。其中，預(yù)訓(xùn)練完全基于合成大數(shù)據(jù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)達(dá)到了有史以來(lái)最大的數(shù)據(jù)體量——十億幀「視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作」對(duì)。這些海量的數(shù)據(jù)為模型提供了豐富的訓(xùn)練素材，使其具備了泛化閉環(huán)抓取能力，達(dá)成基礎(chǔ)模型。
三、Sim2Real 零樣本測(cè)試：模型適應(yīng)未知場(chǎng)景
在預(yù)訓(xùn)練之后，模型可直接在未見(jiàn)過(guò)的、千變?nèi)f化的真實(shí)場(chǎng)景和物體上進(jìn)行零樣本測(cè)試。這一特性滿足大多數(shù)產(chǎn)品的需求，顯示出GraspVLA的廣泛應(yīng)用價(jià)值。而對(duì)于特別需求，后訓(xùn)練僅需小樣本學(xué)習(xí)即可遷移基礎(chǔ)能力到特定場(chǎng)景，維持高泛化性的同時(shí)形成符合產(chǎn)品需求的專業(yè)技能。
四、七大泛化“金標(biāo)準(zhǔn)”的突破：引領(lǐng)視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作融合新紀(jì)元
官方公布了VLA達(dá)到基礎(chǔ)模型需滿足的七大泛化“金標(biāo)準(zhǔn)”：光照泛化、背景泛化、平面位置泛化、空間高度泛化、動(dòng)作策略泛化、動(dòng)態(tài)干擾泛化、物體類別泛化。這些泛化能力的提升，使得GraspVLA在面對(duì)各種復(fù)雜環(huán)境和動(dòng)態(tài)變化時(shí)，都能夠進(jìn)行有效的學(xué)習(xí)和適應(yīng)，引領(lǐng)視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作融合的新紀(jì)元。
五、結(jié)語(yǔ)：創(chuàng)新突破，推動(dòng)人工智能發(fā)展
銀河通用的這一創(chuàng)新突破，全球首個(gè)端到端具身抓取基礎(chǔ)大模型GraspVLA的震撼問(wèn)世，無(wú)疑將為人工智能領(lǐng)域帶來(lái)深遠(yuǎn)影響。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們有理由相信，未來(lái)的機(jī)器人將更加智能，能夠更好地服務(wù)于人類社會(huì)。
總的來(lái)說(shuō)，銀河通用通過(guò)與多家高校和研究機(jī)構(gòu)的合作，成功研發(fā)出全球首個(gè)端到端具身抓取基礎(chǔ)大模型GraspVLA，這一創(chuàng)新性的成果不僅在人工智能領(lǐng)域具有重要意義，也將為未來(lái)的科技發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。我們期待著更多這樣的創(chuàng)新出現(xiàn)，推動(dòng)人類社會(huì)不斷向前發(fā)展。
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