# Bài viết Liên quan Mô Hình Ngầm

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Mô Hình Ngầm", bao gồm xu hướng thị trường, cập nhật dự án, phát triển công nghệ và chính sách quản lý trong ngành tiền kỹ thuật số.

10000 giờ dữ liệu con người, đào tạo ra mô hình hành động thế giới ẩn toàn thân di động đầu tiên trên thế giới

Trong hai năm qua, trọng tâm cạnh tranh trong lĩnh vực robot hình người đã chuyển từ phần cứng sang khả năng mô hình. Công ty trí tuệ thể hiện Zhizai Wujie đã ra mắt **Being-M0.7**, mô hình hành động thế giới ngầm (Latent World-Action Model) toàn thân đầu tiên trên thế giới dành cho thao tác di chuyển của robot hình người. Mô hình này được đào tạo trước trên hơn 10.000 giờ dữ liệu đa phương thức tập trung vào con người, sau đó được điều chỉnh với một lượng nhỏ dữ liệu trình diễn robot thực tế. Being-M0.7 giải quyết ba thách thức chính: chi phí thu thập dữ liệu robot cao, tính toán tốn kém của các mô hình dự đoán pixel và sự thiếu phối hợp giữa thao tác tay và di chuyển. Kiến trúc Vision-Motion Mixture of Transformers (MoT) cho phép mô hình sử dụng chung ba loại dữ liệu: dữ liệu ghép cặp video-chuyển động, video thuần túy và chuỗi chuyển động thuần túy. Nó cũng sử dụng một biểu diễn chuyển động thống nhất giữa người và robot, tập trung vào đầu, bàn tay và bàn chân để thu hẹp khoảng cách hình thái. Bốn bản demo robot thực tế cho thấy khả năng của Being-M0.7 trong các nhiệm vụ đầy thách thức: vớt cá trong bể (tương tác chất lỏng), lấy vật qua gương (suy luận không gian), di chuyển và sắp xếp đồ vật (nhiệm vụ dài), và mang hộp tránh chướng ngại vật (né tránh có tải). Các thử nghiệm so sánh cho thấy hiệu suất vượt trội so với các mô hình cạnh tranh trong một số nhiệm vụ. Phương pháp này tách biệt lập kế hoạch thế giới tần số thấp với điều khiển hành động tần số cao, cho phép robot tạo ra và điều chỉnh hành động phối hợp toàn thân dựa trên quan sát, phản hồi thời gian thực và dự đoán tương lai. Con đường công nghệ từ Being-H (thao tác khéo léo) đến Being-M (di chuyển & thao tác) nhấn mạnh việc học từ dữ liệu hành vi con người quy mô lớn trước khi chuyển giao kiến thức sang robot, cung cấp một khuôn khổ có thể mở rộng để vượt qua vấn đề khan hiếm dữ liệu thể hiện và hướng tới trí tuệ thể hiện tổng quát hơn.

marsbit07/15 01:51

10000 giờ dữ liệu con người, đào tạo ra mô hình hành động thế giới ẩn toàn thân di động đầu tiên trên thế giới

marsbit07/15 01:51

活动图片