華為離職天才少年創(chuàng)業(yè)項目 智元機器人發(fā)布首個通用具身基座大模型快訊
GO-1大模型借助人類和多種機器人數(shù)據(jù)，GO-1大模型是通用機器人策略模型，完成小樣本快速泛化。
3月10日消息，今日，“稚暉君”創(chuàng)業(yè)項目智元機器人發(fā)布了首個通用具身基座模型——智元啟元大模型（Genie Operator-1）。
該大模型開創(chuàng)性地提出了Vision-Language-Latent-Action（ViLLA）架構(gòu)，該架構(gòu)由VLM（多模態(tài)大模型）+MoE（混合專家）組成，實現(xiàn)了可以利用人類視頻學習，完成小樣本快速泛化，降低了具身智能門檻，并成功部署到智元多款機器人本體。
通過ViLLA架構(gòu)，智元機器人在五種不同復雜度任務上測試GO-1，相比已有的最優(yōu)模型，GO-1成功率大幅領先，平均成功率提高了32%(46%->78%)。
其中 “Pour Water”（倒水）、“Table Bussing”（清理桌面） 和 “Restock Beverage”（補充飲料） 任務表現(xiàn)尤為突出。
此外還單獨驗證了ViLLA架構(gòu)中Latent Planner的作用，可以看到增加Latent Planner可以提升12%的成功率(66%->78%)。
據(jù)介紹，GO-1大模型借助人類和多種機器人數(shù)據(jù)，讓機器人獲得了革命性的學習能力，可泛化應用到各類的環(huán)境和物品中，快速適應新任務、學習新技能。
同時，它還支持部署到不同的機器人本體，高效地完成落地，并在實際的使用中持續(xù)不斷地快速進化。
這一系列的特點可以歸納為4個方面：
人類視頻學習：GO-1大模型可以結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)視頻和真實人類示范進行學習，增強模型對人類行為的理解，更好地為人類服務。
小樣本快速泛化：GO-1大模型具有強大的泛化能力，能夠在極少數(shù)據(jù)甚至零樣本下泛化到新場景、新任務，降低了具身模型的使用門檻，使得后訓練成本非常低。
一腦多形：GO-1大模型是通用機器人策略模型，能夠在不同機器人形態(tài)之間遷移，快速適配到不同本體，群體升智。
持續(xù)進化：GO-1大模型搭配智元一整套數(shù)據(jù)回流系統(tǒng)，可以從實際執(zhí)行遇到的問題數(shù)據(jù)中持續(xù)進化學習，越用越聰明。
據(jù)悉，2020年，彭志輝（稚暉君）以“華為天才少年計劃”最高檔年薪201萬元，加入華為團隊，從事昇騰AI芯片和AI算法相關研究工作，2022年年底從華為離職，2023年2月聯(lián)合創(chuàng)立智元機器人。（拾柒）
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