銀河通用昨日（1 月 9 日）宣布，聯(lián)合北京智源人工智能研究院（BAAI）及北京大學和香港大學研究人員，發(fā)布首個全面泛化的端到端具身抓取基礎(chǔ)大模型 GraspVLA。
注：“具身智能”是指將人工智能融入機器人等物理實體，賦予它們感知、學習和與環(huán)境動態(tài)交互的能力。
據(jù)介紹，GraspVLA 的訓(xùn)練包含預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練兩部分。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，掌握泛化閉環(huán)抓取能力、達成基礎(chǔ)模型。
預(yù)訓(xùn)練后，模型可直接 Sim2Real（IT之家注：從模擬到現(xiàn)實）在未見過的、千變?nèi)f化的真實場景和物體上零樣本測試，官方宣稱滿足大多數(shù)產(chǎn)品的需求；而針對特別需求，后訓(xùn)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。
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。
▲ 光照泛化，二倍速播放
▲ 背景泛化，三倍速播放
▲ 平面位置泛化，二倍速播放
▲ 空間高度泛化，二倍速播放
▲ 動作策略泛化，三倍速播放
▲ 動態(tài)干擾泛化，二倍速播放
▲ 物體類別泛化，三倍速播放 
