Прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ) стремительно сокращает разрыв между цифровыми вычислениями и взаимодействием с реальным миром. В авангарде этого прогресса находится воплощённый ИИ — область, ориентированная на то, чтобы дать роботам возможность воспринимать, рассуждать и действовать эффективно в физической среде. По мере того как отрасли стремятся автоматизировать сложные пространственные и временные задачи — от помощи по дому до логистики — критически важным становится наличие систем ИИ, которые действительно понимают своё окружение и планируют действия.
Введение: RoboBrain 2.0 — прорыв в области воплощённого визуально-языкового ИИ
Разработанная Пекинской академией искусственного интеллекта (BAAI), модель RoboBrain 2.0 знаменует собой важную веху в создании базовых моделей для робототехники и воплощённого искусственного интеллекта. В отличие от традиционных моделей ИИ, RoboBrain 2.0 объединяет пространственное восприятие, высокоуровневое рассуждение и долгосрочное планирование в рамках единой архитектуры. Её универсальность поддерживает широкий спектр задач, таких как прогнозирование доступности, локализация пространственных объектов, планирование траектории и сотрудничество между несколькими агентами.
Ключевые особенности RoboBrain 2.0
1. Две масштабируемые версии:
* предлагает как быстрый и ресурсоэффективный вариант с 7 миллиардами параметров (7B), так и мощную модель с 32 миллиардами параметров (32B) для более требовательных задач.
2. Единая мультимодальная архитектура:
* сочетает в себе кодировщик высокого разрешения и языковую модель только с декодером, обеспечивая плавную интеграцию изображений, видео, текстовых инструкций и графов сцен.
3. Продвинутое пространственно-временное рассуждение:
* превосходство в задачах, требующих понимания взаимосвязей между объектами, прогнозирования движения и сложного многоэтапного планирования.
4. Открытый исходный код:
* создан с использованием платформы FlagScale, RoboBrain 2.0 предназначен для лёгкого внедрения в исследования, воспроизводимости и практического развёртывания.
Как работает RoboBrain 2.0: архитектура и обучение
Мультимодальный входной конвейер
RoboBrain 2.0 обрабатывает разнообразные сенсорные и символические данные:
* Мультивидовые изображения и видео: поддерживает визуальные потоки высокого разрешения, эгоцентрические и от третьего лица для богатого пространственного контекста.
* Инструкции на естественном языке: интерпретирует широкий спектр команд, от простой навигации до сложных инструкций по манипулированию.
* Графы сцен: обрабатывает структурированные представления объектов, их взаимосвязей и схем окружающей среды.
Система использует токенизатор для кодирования языка и графов сцен, в то время как специализированный кодер зрения применяет адаптивное позиционное кодирование и оконное внимание для эффективной обработки визуальных данных. Визуальные особенности проецируются в пространство языковой модели через многослойный перцептрон, обеспечивая единые мультимодальные последовательности токенов.
Трёхэтапный процесс обучения
RoboBrain 2.0 достигает своего воплощённого интеллекта благодаря прогрессивному трёхэтапному учебному плану:
* Основополагающее пространственно-временное обучение: формирует основные визуальные и языковые возможности, основывая пространственное восприятие и базовое временное понимание.
* Совершенствование воплощённых задач: уточняет модель с помощью реальных данных, оптимизируя для таких задач, как обнаружение доступности в 3D и анализ сцен, ориентированных на робота.
* Рассуждение по цепочке мыслей: интегрирует объяснимое пошаговое рассуждение, используя разнообразные следы активности и декомпозицию задач, подкрепляя надёжное принятие решений в сценариях с долгосрочным планированием и участием нескольких агентов.
Масштабируемая инфраструктура для исследований и развёртывания
RoboBrain 2.0 использует платформу FlagScale, предлагая:
* Гибридный параллелизм для эффективного использования вычислительных ресурсов.
* Предварительно выделенную память и высокоскоростные конвейеры данных для снижения затрат на обучение и задержки.
* Автоматическую отказоустойчивость для обеспечения стабильности в крупномасштабных распределённых системах.
Эта инфраструктура позволяет быстро обучать модели, легко экспериментировать и масштабировать развёртывание в реальных роботизированных приложениях.
Реальные приложения и производительность
RoboBrain 2.0 оценивается по широкому спектру тестов для воплощённого ИИ, последовательно превосходя как открытые, так и проприетарные модели в пространственном и временном рассуждении. Ключевые возможности включают:
* Прогнозирование доступности: определение функциональных областей объектов для захвата, толкания или взаимодействия.
* Точная локализация объектов и указание: точное следование текстовым инструкциям для поиска и указания объектов или свободных пространств в сложных сценах.
* Прогнозирование траектории: планирование эффективных движений исполнительного механизма с учётом препятствий.
* Многоагентное планирование: декомпозиция задач и координация нескольких роботов для достижения совместных целей.
Его надёжная конструкция с открытым доступом делает RoboBrain 2.0 немедленно полезным для приложений в бытовой робототехнике, промышленной автоматизации, логистике и других областях.
Потенциал в области воплощённого ИИ и робототехники
Объединяя понимание визуального и языкового интерфейса, интерактивное рассуждение и надёжное планирование, RoboBrain 2.0 устанавливает новый стандарт для воплощённого ИИ. Модульная, масштабируемая архитектура и открытые рецепты обучения облегчают инновации в области робототехники и исследований в области ИИ. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком интеллектуальных помощников, исследователем, продвигающим планирование ИИ, или инженером, автоматизирующим задачи в реальном мире, RoboBrain 2.0 предлагает мощную основу для решения самых сложных пространственных и временных задач.
1. Какие ключевые особенности отличают модель RoboBrain 2.0 от традиционных моделей ИИ?
Ответ: ключевые особенности RoboBrain 2.0 включают две масштабируемые версии (с 7 миллиардами и 32 миллиардами параметров), единую мультимодальную архитектуру, продвинутое пространственно-временное рассуждение и открытый исходный код.
2. Какие типы данных обрабатывает RoboBrain 2.0 и как он использует их для достижения воплощённого интеллекта?
Ответ: RoboBrain 2.0 обрабатывает мультивидовые изображения и видео, инструкции на естественном языке и графы сцен. Система использует токенизатор для кодирования языка и графов сцен, а специализированный кодер зрения применяет адаптивное позиционное кодирование и оконное внимание для эффективной обработки визуальных данных.
3. Какие этапы включает в себя процесс обучения RoboBrain 2.0?
Ответ: процесс обучения RoboBrain 2.0 включает в себя основополагающее пространственно-временное обучение, совершенствование воплощённых задач и рассуждение по цепочке мыслей.
4. В каких областях может быть применён RoboBrain 2.0 и какие задачи он способен решать?
Ответ: RoboBrain 2.0 может быть применён в бытовой робототехнике, промышленной автоматизации, логистике и других областях. Ключевые возможности включают прогнозирование доступности, точную локализацию объектов, прогнозирование траектории и многоагентное планирование.
5. Какие преимущества предоставляет платформа FlagScale для обучения и развёртывания моделей, подобных RoboBrain 2.0?
Ответ: платформа FlagScale предоставляет гибридный параллелизм для эффективного использования вычислительных ресурсов, предварительно выделенную память и высокоскоростные конвейеры данных для снижения затрат на обучение и задержки, а также автоматическую отказоустойчивость для обеспечения стабильности в крупномасштабных распределённых системах.