智源研究院は、身体知能システムの最新成果として、ロボットブレイン2.0 32Bバージョンおよび本体と小脳の協調フレームワークであるロボOS2.0単機版を正式に発表しました。ロボットブレイン2.0は、「汎用的な身体知能の脳」として、認識、推論、計画の能力を統合しており、特に複数の権威あるベンチマークテストで画期的な成績を収めました。新バージョンは前の7Bバージョンよりもより強力な時空間認知能力を持ち、現実の物理環境で複雑なタスクを実行できます。

ロボットブレイン2.0の特徴には、正確な空間理解能力、長期計画能力、長链推論能力が含まれます。これにより、ロボットは複雑な環境で効率的に作業できるようになります。モジュール化されたアーキテクチャにより、ロボットブレイン2.0は画像、動画、言語指示などの多様な情報を統合し、リアルタイムで複雑な状況分析をサポートします。

また、ロボOS2.0は世界初の身体知能SaaSオープンソースフレームワークであり、サーバーレスアーキテクチャを採用しており、軽量なデプロイが可能です。このフレームワークにより、スマートな脳とさまざまなタイプのロボットが効率的に協働でき、ロボットが「単機知能」から「集団知能」へと進化するのを促進します。ロボスキルストアを通じて、ユーザーは簡単にさまざまなロボットスキルモジュールを取得し、適応できます。

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性能面では、ロボットブレイン2.0はマルチモーダルデータセットと段階的なトレーニング戦略に依拠し、ロボットの理解と意思決定能力を大幅に向上させました。各主要評価基準において、このモデルは記録を更新し続け、優れた空間と時間の推論能力を示しています。複数の段階のトレーニングを通じて、ロボットブレイン2.0は基本的な空間認識と時間モデリングを習得し、複雑な身体的タスクにおいて優れた推論能力を示しました。

智源研究院のこの2つの新技術は、身体知能の応用開発をさらに推進し、ロボットがより複雑な環境で自律的に意思決定できるようにし、操作効率を向上させることになります。

現在、ロボットブレイン2.0とロボOS2.0はすべてオープンソースとなっており、モデルの重み、トレーニングコード、評価基準がすべて利用可能です。

ロボットブレイン2.0:

  • GitHub:https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0

  • Checkpoint-32B:https://huggingface.co/BAAI/RoboBrain2.0-32B

    ロボットブレイン2.0のFlagReleaseマルチチップイメージ:

  • https://huggingface.co/FlagRelease/RoboBrain2.0-32B-FlagOS

ロボOS2.0:

  • GitHub:https://github.com/FlagOpen/RoboOS

ポイント：

🌟 ロボットブレイン2.0 32Bバージョンは、多数の権威あるベンチマークで記録を更新し、強力な時空間認知能力を持っています。

🤖 ロボOS2.0は本体間の協調を実現し、マルチエージェント協働をサポートし、集団知能の発展を推進しています。

📊 新技術の登場により、ロボットの複雑な環境における理解と意思決定能力が著しく向上します。