de.wedoany.com-Bericht: Im Bereich der Embodied Intelligence gibt es einen wichtigen Fortschritt. UBTECH hat auf Basis des selbst entwickelten großen Modells Thinker das neue Embodied-Intelligence-Weltmodell Thinker-WM vorgestellt, das die Fähigkeit humanoider Roboter zur Planung und Ausführung von Langzeitaufgaben in realen Industrieszenarien verbessern soll. Das Modell erreichte den Spitzenplatz im maßgeblichen Embodied-Intelligence-Bewertungsmaßstab Libero und trat dabei gegen Unternehmen wie Nvidia, Physical Intelligence und Xiaomi an.
Thinker-WM verwendet eine einheitliche multimodale Architektur auf Basis von Diffusion Transformer und realisiert durch Flow Matching die gemeinsame Optimierung von Videorepräsentation und Aktionsraum, wodurch es die Fähigkeit zur Vorhersage zukünftiger Szenarien erhält. UBTECH stützt sich auf mehrere Datenerfassungszentren, um reale Interaktionsdaten aus der industriellen Sortierung, dem Materialtransport und anderen Bereichen zu sammeln und dem Modell so eine kognitive Grundlage für die physische Welt zu bieten.
In der Libero-Bewertung zeichnet sich Thinker-WM besonders durch die Ausführung von Langzeitaufgaben aus und löst Probleme wie zeitliche Veränderungen von Umgebungszuständen und Fehlerakkumulation. Darüber hinaus zeigte das Modell im Robotwin-Benchmark-Test eine hohe Präzision bei der Aktionsgenerierung und Videotreue.
UBTECH hat zudem ein KI-Daten-Flywheel-System aufgebaut, das mit wenigen realen Daten eine große Menge hochpräziser virtueller Daten generiert, um die Trainingskosten zu senken und die Generalisierungsleistung zu verbessern. Dieses Modell bildet mit dem VLA-Modell einen bidirektionalen evolutionären Regelkreis, der die Genauigkeit der physikalischen Vorhersage kontinuierlich optimiert. In naher Zukunft plant UBTECH, Thinker-WM in der Entwickler-Community als Open Source bereitzustellen, um den Aufbau des Embodied-Intelligence-Ökosystems voranzutreiben.
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