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技术方向

具身智能 最新动态

AI 走进物理世界:人形机器人、具身基础模型与真实环境操作能力的进展追踪。

106 条精选近 30 天 2 条共收录 1,826 条

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精选归档 · 第 6 页

6月24日周二第 101–106 条
6月3日周二
  1. Hugging Face 社区博客64

    Hugging Face 开源 450M 视觉-语言-动作模型 SmolVLA,可在消费级硬件运行

    Hugging Face 发布开源、紧凑的 450M 视觉-语言-动作模型 SmolVLA,仅用 lerobot 标签下的社区开源数据预训练,在 LIBERO、Meta-World 仿真和 SO100/SO101 真实任务上超过更大 VLA 及 ACT 等基线。

    推荐理由:官方完整披露了 450M 开源机器人 VLA 的架构、社区数据训练与实测结果,读者可据此评估在消费级硬件上复现或微调的可行性。

5月20日周二
5月8日周四
3月21日周五
  1. Jim Fan

    NVIDIA 发布世界首个开源人形机器人基础模型 GR00T N1,仅 2B 参数,采用 VLM 加 Diffusion Transformer 架构实现端到端控制。模型基于真实遥操作、30 万+仿真轨迹及合成神经轨迹训练,在 GR1、1X Neo 等机器人上任务性能提升 30%,并可跨具身部署至百元级开源机械臂。

    引用Jim Fan@DrJimFan

    激动地宣布 GR00T N1,全球首个面向人形机器人的开放基础模型!我们的使命是让物理 AI 走向大众。通用机器人大脑的力量,尽在掌中——仅有 2B 参数,N1 从迄今汇编的最多样化物理动作数据集中学习,以小博大: - 真实人形遥操作数据。 - 大规模仿真数据:我们开源 300K+ 轨迹! - 神经轨迹:我们应用 SOTA 视频生成模型来“幻觉”出新的合成数据,其像素级特征具备准确的物理特性。用 Jensen 的话说,“系统性地无限数据”! - 潜在动作:我们开发新颖算法,从野外人类视频和神经生成视频中提取动作 token。 GR00T N1 是一个单一的端到端神经网络,从光子到动作: - 视觉-语言模型(系统 2)通过视觉和语言指令解读物理世界,使机器人能够对其环境和指令进行推理,并规划正确的动作。 - 扩散 Transformer(系统 1)以 120 Hz“渲染”平滑而精确的运动动作,执行系统 2 制定的潜在计划。 我们将 N1 部署在 GR1 机器人、1X Neo 机器人以及大量仿真基准上。N1 在家庭和工业环境中的多样化操作任务上实现了高达 +30% 的提升。 虽然人形机器人是 N1 的主要焦点,但我们的模型也支持跨具身。我们对其微调,使其能在价值 $110 的 HuggingFace LeRobot SO100 机械臂上工作!开放机器人大脑运行在开放硬件上。听起来正合适。 让我们一起解决机器人技术,一次一个 token。 我们的白皮书、Github 仓库、HuggingFace 模型和开放数据集页面的链接在帖子串中:🧵

    推荐理由:NVIDIA开源首个通用人形机器人基础模型GR00T N1,2B参数可部署于百元级机械臂

10月15日周二
  1. OpenAI:官网动态61

    OpenAI 用机器手训练神经网络还原魔方

    OpenAI 训练了一对神经网络,用类人机器手还原魔方。神经网络完全在仿真环境中训练,使用与 OpenAI Five 相同的强化学习代码,并配合一种名为 Automatic Domain Randomization(ADR)的新技术。系统能应对训练中从未见过的情况,例如被长颈鹿玩偶戳碰,说明强化学习不只能用于虚拟任务,也能解决需要极高灵巧度的现实世界问题。

    推荐理由:原文说明了 ADR 方法与全仿真训练思路,可帮助读者理解强化学习从虚拟任务走向真实机械手操作的技术路径。