IT 之家 2 月 1 日消息,优必选现已开源具身智能大模型 Thinker,依托小参数、高性能、全开源特性,旨在加快具身智能迭代节奏,进而驱动单机自主与群体智能的协同进化,为工业人形机器人提供下一代 " 大脑 "。
据官方公众号今日消息,当前机器人领域大模型普遍表现欠佳,在空间理解、视觉感知等关键任务上精度不足,且参数普遍较大,难以满足机器人对实时性的高要求;其次,互联网虽然有海量数据,但质量普遍参差不齐,制约模型通过 Data Scaling 实现性能有效提升。

而 Thinker 大模型以数据为核心规避了这些限制,拥有 " 精炼提纯 - 自动化标注 - 数据驱动训练 " 全链路解决方案,可将 20B 含噪声、模态缺失的原始数据提纯至 10M 级别,并从视觉、语言、动作、环境等数据中过滤出 1% 的候选数据池,还可从质量、任务、场景等多维度进行精细评价,筛选最高价值的数据。

此外,Thinker 大模型还拥有 " 弱监督 + 自监督 + 少量人工校验 " 自动化标注体系,相比传统全人工标注方案成本降低 99%,还可将误差反馈直接放入标注流水线,形成 " 标注 - 训练 - 反馈 - 迭代 " 闭环,逐步提升迭代准确率。
IT 之家附该项目开源链接如下:


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