집Mingxi Intelligent의 오픈 소스 MiniCPM-Robot: 15억 개 규모의 VLA 모델로 개인 개발자도 실제 로봇을 구동할 수 있게 해줍니다
최근까지 체화 지능은 주로 대기업과 연구소의 전유물이었습니다. 모델 규모가 너무 컸고, 진입 장벽이 너무 높았으며, 대부분의 개발자는 실제 로봇을 접할 기회조차 없었기 때문입니다. 하지만 7월 19일, OpenBMB가 그 장벽을 뚫어냈습니다. 이들은 최초의 체화형 AI 모델 시리즈인 ‘MiniCPM-Robot’을 공개하며, 개별 개발자가 실제 로봇에서 조작 및 표적 추적 작업을 수행할 수 있게 해주는 15억 매개변수의 비전-언어-행동(VLA) 모델을 완전히 오픈소스로 공개했습니다. 이러한 개방성은 체화 지능 분야에서는 드문 일입니다.
이 시리즈는 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫 번째는 로봇 조작을 위해 설계된 15억 파라미터 규모의 일반 비전-언어-행동(VLA) 모델인 ‘MiniCPM-RobotManip’입니다. 두 번째는 실제 환경에서의 표적 추적을 위한 소형 모델인 ‘MiniCPM-RobotTrack’입니다. 또한 OpenBMB는 체화형 모델을 위해 특별히 구축된 고성능 추론 프레임워크인 PhyAI를 공개했습니다. 이 프레임워크의 목표는 명확합니다. 바로 로봇이 진정으로 이해하고, 기억하며, 행동할 수 있도록 하는 것입니다. 이 세 가지 구성 요소가 결합되어 연구 논문과 데모에 머물러 있던 효율적이고 실용적이며 개방적인 체화 지능을 실제 로봇에 구현합니다.
개발자에게 있어 가장 큰 장점은 접근성이 뛰어나다는 점입니다. 모델 가중치와 코드는 GitHub 저장소(github.com/OpenBMB/MiniCPM-Robot)에 호스팅되어 있으며, MiniCPM-RobotManip 및 MiniCPM-RobotTrack의 가중치는 Hugging Face에서 별도로 다운로드할 수 있습니다. 로봇을 다루는 사람이라면 누구나 이제 이를 복제하여 바로 실행할 수 있습니다.
15억 차원 VLA 모델이 더 이상 연구실에만 국한되지 않게 됨에 따라, 체화 지능의 발전 속도는 많은 이들의 기대를 뛰어넘을 수 있을 것입니다.
프로젝트 저장소: https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-Robot
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