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发布日期:2025-02-21 21:09 点击次数:56
从成立之初,自变量就选择了“大小脑统一的端到端大模型”路线。公司创始人兼CEO王潜表示,真正的具身智能大模型,应当由一个模型覆盖从感知信号输入到动作输出的完整过程,而不进行人为地分层或模块划分。这才是实现通用具身智能的真正解法。
2024年11月,自变量机器人宣布实现目前全球最大参数规模的具身智能通用操作大模型——Great Wall系列(GW)的WALL-A模型。该模型在通用性、泛化性上可以做到用极少的样本,完成各种物理环境变量、动作模式的泛化和迁移,同时,在长序列复杂操作上具有绝对优势。
王潜表示,经过最近数月的迭代,WALL-A模型的能力已经与Skild AI、Physical Intelligence处于同一水平线上合法配资平台排名,部分能力甚至强于国外竞争对手。从任务复杂度层面来看,能够完成例如拉拉链、整理衣物等精细操作,展现出在随机环境中对复杂拓扑结构、复杂物理交互的强大适应性。从复杂任务的完成准确率来看,在叠衣服、晾衣服等复杂柔性操作中表现出色,数分钟级别的任务成功率达到90%以上。
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