家Mingxi Intelligentのオープンソース・ミニCPMロボット：15億ノードのVLAモデルにより、個人開発者でも実機ロボットを操作可能に
つい最近まで、エンボディッド・インテリジェンスは主に大企業や研究機関の領域でした。モデルが巨大すぎ、参入障壁が高すぎたため、ほとんどの開発者は実体のロボットに触れることさえありませんでした。 しかし、7月19日、OpenBMBはその障壁を打ち破った。同チームは、エンボディッドAIモデルの第一弾となる「MiniCPM-Robot」を公開し、パラメータ数15億のビジョン・言語・アクション（VLA）モデルを完全にオープンソース化した。これにより、個々の開発者でも実機ロボット上で操作やターゲット追跡を実行できるようになった。エンボディッド・インテリジェンスの分野において、このようなオープンな取り組みは稀である。
このシリーズは3つの主要コンポーネントで構成されている。1つ目は「MiniCPM-RobotManip」で、ロボットの操作を目的として設計された15億パラメータの汎用ビジョン・言語・行動（VLA）モデルである。2つ目は「MiniCPM-RobotTrack」で、実世界でのターゲット追跡を行うためのコンパクトなモデルだ。 さらに、OpenBMBは、体現型モデル専用に構築された高性能推論フレームワーク「PhyAI」をリリースしました。その目標は単純明快です。ロボットに真に理解し、記憶し、行動させることです。これら3つのコンポーネントが一体となることで、研究論文やデモの段階にあった効率的で実用的かつオープンな体現知能を、実際のロボットへと具現化します。
開発者にとって最大の利点は、その利用のしやすさです。モデルの重みとコードは GitHub リポジトリ github.com/OpenBMB/MiniCPM-Robot にホストされており、MiniCPM-RobotManip および MiniCPM-RobotTrack の重みも Hugging Face から個別にダウンロード可能です。 ロボットに携わる方なら誰でも、これらをクローンして直接実行できるようになりました。
15億パラメータのVLAモデルがもはや研究室に閉じ込められなくなったことで、エンボディッド・インテリジェンスの発展ペースは多くの予想を上回るものになるかもしれません。
プロジェクトリポジトリ: https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-Robot
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