智元发布首个通用具身基座大模型GO-1
本帖最后由 as22 于 2025-3-10 13:49 编辑3月10日，据智元机器人官方公众号消息，智元今日发布了首个通用具身基座模型——智元启元大模型（GenieOperator-1）。
据悉，智元提出了 Vision-Language-Latent-Action (ViLLA) 这一创新性架构。GO-1作为首个通用具身基座大模型，基于ViLLA构建。
该架构由VLM（多模态大模型）+MoE（混合专家）组成。其中VLM借助海量互联网图文数据获得通用场景感知和语言理解能力，MoE中的Latent Planner(隐式规划器)借助大量跨本体和人类操作数据获得通用的动作理解能力，MoE中的Action Expert(动作专家)借助百万真机数据获得精细的动作执行能力。在推理时，VLM、Latent Planner和Action Expert三者协同工作：
VLM采用InternVL-2B，接收多视角视觉图片、力觉信号、语言输入等多模态信息，进行通用的场景感知和指令理解；
Latent Planner是MoE中的一组专家，基于VLM的中间层输出预测Latent Action Tokens作为CoP(Chain of Planning，规划链)，进行通用的动作理解和规划；
Action Expert是MoE中的另外一组专家，基于VLM的中间层输出以及Latent Action Tokens，生成最终的精细动作序列；
GO-1大模型借助人类和多种机器人数据，让机器人获得了革命性的学习能力，可泛化应用到各类的环境和物品中，快速适应新任务、学习新技能。同时，它还支持部署到不同的机器人本体，高效地完成落地，并在实际的使用中持续不断地快速进化。
这一系列的特点可以归纳为4个方面：
一是人类视频学习：GO-1大模型可以结合互联网视频和真实人类示范进行学习，增强模型对人类行为的理解，更好地为人类服务。
二是小样本快速泛化：GO-1大模型具有强大的泛化能力，能够在极少数据甚至零样本下泛化到新场景、新任务，降低了具身模型的使用门槛，使得后训练成本非常低。
三是一脑多形：GO-1大模型是通用机器人策略模型，能够在不同机器人形态之间迁移，快速适配到不同本体，群体升智。
四是持续进化：GO-1大模型搭配智元一整套数据回流系统，可以从实际执行遇到的问题数据中持续进化学习，越用越聪明。
另外，在五种不同复杂度任务上测试GO-1，相比已有的最优模型，GO-1成功率大幅领先，平均成功率提高了32%(46%->78%)。其中 “Pour Water”（倒水）、“Table Bussing”（清理桌面） 和 “Restock Beverage”（补充饮料） 任务表现尤为突出。
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