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Ant Group veröffentlicht „LingBot-Vision“ als Open-Source-Software und verleiht Robotern räumliches Bewusstsein
Im Bereich der verkörperten Intelligenz stellt es nach wie vor eine grundlegende Herausforderung dar, Robotern die Wahrnehmung des physischen Raums mit menschenähnlicher Präzision zu ermöglichen. Robbyant, eine auf verkörperte KI spezialisierte Tochtergesellschaft der Ant Group, hat die LingBot-Vision-Modellfamilie offiziell als Open Source veröffentlicht. Diese Suite selbstüberwachter Vision-Transformers erzielt durch eine innovative Strategie der „Grenzmodellierung“ außergewöhnliche Ergebnisse bei der dichten räumlichen Wahrnehmung und übertrifft trotz geringerer Parameterzahl größere Modelle in mehreren Benchmarks.
Die meisten aktuellen visuellen Grundmodelle legen den Schwerpunkt auf die „Objekterkennung“ und konzentrieren sich darauf, zu identifizieren, was sich in einem Bild befindet, während sie dabei oft entscheidende Hinweise für physische Interaktionen wie Objektgrenzen, Konturen und Tiefe übersehen. LingBot-Vision kehrt diesen Ansatz um, indem es „Grenzen“ als primäre Signale für das Vortraining behandelt. Durch die Nutzung der Masken-Grenzenmodellierung identifiziert das Modell die informationsreichsten Bereiche in einem Bild und konzentriert sein Training auf diese. Diese Methode ermöglicht es dem Modell, semantisches Verständnis zu erlangen und gleichzeitig eine robuste geometrische räumliche Wahrnehmung zu entwickeln.
Was die Leistung betrifft, so enthält das Flaggschiff-Modell von LingBot-Vision, ViT-g/16, nur 1,1 Milliarden Parameter und erzielt dennoch Ergebnisse auf dem neuesten Stand der Technik bei Tiefenschätzungsaufgaben, einschließlich NYU-Depth v2. Es übertrifft DINOv3, das über 7 Milliarden Parameter verfügt, und nutzt dabei einen Trainingsdatensatz, der etwa ein Drittel so groß ist. Für Einsatzszenarien mit begrenzten Ressourcen bietet die Serie „destillierte“ Versionen an, die von 3 Milliarden Parametern bis hin zu kleineren Größen reichen und eine erstklassige dichte Vorhersageleistung über verschiedene Hardwarekonfigurationen hinweg gewährleisten.
Um den praktischen Nutzen der Technologie zu demonstrieren, hat das Entwicklungsteam zudem das Tiefenvervollständigungssystem auf LingBot-Depth 2.0 aktualisiert. Tests zeigen deutliche Genauigkeitsverbesserungen beim Umgang mit transparenten Objekten, einem traditionellen „blinden Fleck“ der Wahrnehmung. Mit steigendem Datenvolumen lässt sich die Leistung von LingBot-Vision weiterhin skalieren, ohne dass es zu der für herkömmliche Modelle typischen Sättigung kommt, was das Potenzial seiner grenzorientierten Architektur zur räumlichen Wahrnehmung in komplexen realen Umgebungen weiter untermauert.
LingBot-Vision ist nun auf Hugging Face unter der Apache-2.0-Lizenz vollständig als Open Source verfügbar, einschließlich der Gewichte und des Inferenzcodes für vier Modellgrößen, von groß bis klein. Diese Technologie ermöglicht es Entwicklern, Roboter mit sensibleren physischen Wahrnehmungsfähigkeiten bei geringeren Rechenkosten auszustatten und ebnet damit den Weg für eine präzisere und interaktivere Zukunft im Bereich der verkörperten Intelligenz.
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