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Mingxi Intelligent Open Sources MiniCPM-Roboter: Das 1,5-Milliarden-VLA-Modell ermöglicht es privaten Entwicklern, echte Roboter zu steuern
Bis vor kurzem war verkörperte Intelligenz weitgehend großen Unternehmen und Forschungslabors vorbehalten – die Modelle waren zu umfangreich, die Einstiegshürden zu hoch, und die meisten Entwickler kamen nie auch nur in die Nähe eines physischen Roboters. Doch am 19. Juli durchbrach OpenBMB diese Barriere. Das Team veröffentlichte die erste Serie verkörperter KI-Modelle, „MiniCPM-Robot“, und stellte ein Vision-Language-Action-Modell (VLA) mit 1,5 Milliarden Parametern vollständig als Open Source zur Verfügung, mit dem einzelne Entwickler Operationen und Zielverfolgung auf echten Robotern ausführen können. Eine solche Offenheit ist im Bereich der verkörperten Intelligenz selten.
Diese Serie umfasst drei Kernkomponenten. Die erste ist „MiniCPM-RobotManip“, ein allgemeines Vision-Language-Action-Modell (VLA) mit 1,5 Milliarden Parametern, das für die Robotermanipulation entwickelt wurde. Die zweite ist „MiniCPM-RobotTrack“, ein kompaktes Modell für die Zielverfolgung in der realen Welt. Darüber hinaus hat OpenBMB „PhyAI“ veröffentlicht, ein leistungsstarkes Inferenz-Framework, das speziell für verkörperte Modelle entwickelt wurde. Sein Ziel ist klar: Roboter sollen wirklich verstehen, sich erinnern und handeln können. Zusammen bringen diese drei Komponenten effiziente, praktische und offene verkörperte Intelligenz aus Forschungsarbeiten und Demos in echte Roboter.
Für Entwickler liegt der größte Vorteil in der einfachen Zugänglichkeit. Modellgewichte und Code werden im GitHub-Repository github.com/OpenBMB/MiniCPM-Robot gehostet, und die Gewichte für MiniCPM-RobotManip und MiniCPM-RobotTrack stehen zudem separat auf Hugging Face zum Download bereit. Jeder, der mit Robotern arbeitet, kann diese nun klonen und direkt ausführen.
Da das 1,5-Milliarden-VLA-Modell nun nicht mehr auf das Labor beschränkt ist, könnte die Entwicklung der verkörperten Intelligenz viele Erwartungen übertreffen.
Projekt-Repository: https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-Robot
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