標題：銀河通用創(chuàng)新突破：全球首個端到端具身抓取基礎(chǔ)大模型GraspVLA震撼問世
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）、北京大學和香港大學的研究人員，發(fā)布了首個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，標志著視覺-語言-動作融合的新紀元，也將在人工智能領(lǐng)域產(chǎn)生深遠影響。
一、具身智能：賦予機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器人等物理實體的感知、學習和與環(huán)境動態(tài)交互的能力。通過將GraspVLA應(yīng)用于機器人抓取等領(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)：訓練數(shù)據(jù)達到有史以來最大
GraspVLA的模型訓練包含預訓練和后訓練兩個部分。其中，預訓練完全基于合成大數(shù)據(jù)，訓練數(shù)據(jù)達到了有史以來最大的數(shù)據(jù)體量——十億幀「視覺-語言-動作」對。這些海量的數(shù)據(jù)為模型提供了豐富的訓練素材，使其具備了泛化閉環(huán)抓取能力，達成基礎(chǔ)模型。
三、Sim2Real 零樣本測試：模型適應(yīng)未知場景
在預訓練之后，模型可直接在未見過的、千變?nèi)f化的真實場景和物體上進行零樣本測試。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)用價值。而對于特別需求，后訓練僅需小樣本學習即可遷移基礎(chǔ)能力到特定場景，維持高泛化性的同時形成符合產(chǎn)品需求的專業(yè)技能。
四、七大泛化“金標準”的突破：引領(lǐng)視覺-語言-動作融合新紀元
官方公布了VLA達到基礎(chǔ)模型需滿足的七大泛化“金標準”：光照泛化、背景泛化、平面位置泛化、空間高度泛化、動作策略泛化、動態(tài)干擾泛化、物體類別泛化。這些泛化能力的提升，使得GraspVLA在面對各種復雜環(huán)境和動態(tài)變化時，都能夠進行有效的學習和適應(yīng)，引領(lǐng)視覺-語言-動作融合的新紀元。
五、結(jié)語：創(chuàng)新突破，推動人工智能發(fā)展
銀河通用的這一創(chuàng)新突破，全球首個端到端具身抓取基礎(chǔ)大模型GraspVLA的震撼問世，無疑將為人工智能領(lǐng)域帶來深遠影響。隨著技術(shù)的不斷進步，我們有理由相信，未來的機器人將更加智能，能夠更好地服務(wù)于人類社會。
總的來說，銀河通用通過與多家高校和研究機構(gòu)的合作，成功研發(fā)出全球首個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，也將為未來的科技發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。我們期待著更多這樣的創(chuàng)新出現(xiàn)，推動人類社會不斷向前發(fā)展。
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