MaisonAlibaba lance la série « Qwen-Robot » de modèles d'intelligence incarnée
À mesure que la technologie de l'intelligence incarnée passe du laboratoire aux applications concrètes, la capacité des robots à comprendre avec précision les instructions et à effectuer de manière autonome des tâches dans des environnements complexes est devenue une priorité majeure pour le secteur. Le 16 juin, Alibaba a officiellement lancé la série Qwen-Robot, composée de grands modèles d’intelligence incarnée, offrant ainsi à divers robots une « base polyvalente » capable de comprendre le langage naturel, de percevoir des espaces tridimensionnels et d’appréhender les lois de la physique.
La série Qwen-Robot comprend trois modèles principaux pouvant fonctionner de manière indépendante ou en collaboration, formant ainsi la première matrice complète d’intelligence incarnée au sein de la famille Qwen.
Le premier est Qwen-RobotManip, chargé de la manipulation de base. Pour résoudre le problème des modèles traditionnels qui subissent d’importantes baisses de performances lors du changement de plateforme robotique, ce modèle adopte une représentation unifiée des actions et a été pré-entraîné sur plus de 38 000 heures de données open source. Lors d’évaluations indépendantes menées par des organismes de référence, ses différentes versions ont non seulement décroché les deux premières places en termes de taux de réussite des tâches, mais ont également démontré des capacités révolutionnaires dans des tâches complexes et de haut niveau de difficulté — allant du simple fait d’ouvrir un robinet à la réalisation d’un mouvement de retournement de frites à deux bras.
Vient ensuite Qwen-RobotNav, qui confère aux robots la capacité de « naviguer » et d’« effectuer des tâches ». Ce modèle unifie cinq fonctions de navigation — compréhension des instructions de tâche, recherche de cibles et conduite autonome — au sein d’un même cadre. Son « mécanisme d’observation adaptatif aux tâches » innovant permet aux robots de s’affranchir totalement des stratégies de mémorisation rigides, leur permettant ainsi de « marcher, observer et planifier » de manière flexible tout en accomplissant efficacement des tâches de localisation d’objets dans des espaces complexes et inconnus.
Enfin, le modèle Qwen-RobotWorld renforce la profondeur de la « réflexion » d’un robot. Il s’agit d’un modèle du monde physique qui, à l’instar d’un athlète répétant ses mouvements, peut simuler l’état physique et les actions de l’instant suivant. Non seulement il surmonte efficacement le goulot d’étranglement lié à l’insuffisance des données d’entraînement, mais il permet également aux robots d’effectuer des simulations de trajectoire avant d’exécuter des actions, garantissant ainsi une précision absolue dans les opérations physiques.
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