摘要：2024年底，智元推出了 AgiBot World，包含超过100万条轨迹、涵盖217个任务、涉及五大场景的大规模高质量真机数据集。基于AgiBot World，智元今天正式发布智元通用具身基座大模型 Genie Operator-1（GO-1）。
2024年底，智元推出了 AgiBot World，包含超过100万条轨迹、涵盖217个任务、涉及五大场景的大规模高质量真机数据集。基于AgiBot World，智元今天正式发布智元通用具身基座大模型 Genie Operator-1（GO-1）。
1、GO-1：VLA进化到ViLLA
为了有效利用高质量的AgiBot World数据集以及互联网大规模异构视频数据，增强策略的泛化能力，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。与 Vision-Language-Action (VLA) 架构相比，ViLLA 通过预测Latent Action Tokens(隐式动作标记)，弥合图像-文本输入与机器人执行动作之间的鸿沟。
在真实世界的灵巧操作和长时任务方面表现卓越，远远超过了已有的开源SOTA模型。
ViLLA架构是由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：
（1）、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
（2）、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
（3）、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
下面展开介绍下MoE里2个关键的组成Latent Planner和Action Expert：
2、混合专家一：Latent Planner（隐式规划器）
尽管AgiBot World 数据集已经是全球最大的机器人真机示教数据集，但这样高质量带动作标签的真机数据量仍然有限，远少于互联网规模的数据集。
为此，我们采用Latent Actions（隐式动作）来建模当前帧和历史帧之间的隐式变化，然后通过Latent Planner预测这些Latent Actions，从而将异构数据源中真实世界的动作知识转移到通用操作任务中。
Latent Action Model（LAM，隐式动作模型）主要用于获取当前帧和历史帧之间Latent Actions的Groundtruth（真值），它由编码器和解码器组成。其中编码器采用Spatial-temporal Transformer，并使用Causal Temporal Masks（时序因果掩码）。解码器采用Spatial Transformer，以初始帧和离散化的Latent Action Tokens作为输入。Latent Action Tokens通过VQ-VAE的方式进行量化处理。Latent Planner负责预测这些离散的Latent Action Tokens，它与 VLM 主干网络共享相同的 Transformer 结构，但使用了两套独立的FFN(前馈神经网络)和Q/K/V/O(查询、键、值、输出)投影矩阵。Latent Planner这组专家会逐层结合 VLM 输出的中间信息，通过Cross Entropy Loss（交叉熵损失）进行监督训练3、混合专家二：Action Expert（动作专家）
为了实现 High-frequency（高频率）且 Dexterous（灵活）的操控，我们引入Action Expert，其采用Diffusion Model作为目标函数来建模低层级动作的连续分布。
Action Expert结构设计上与Latent Planner类似，也是与 VLM 主干网络共享相同的 Transformer 结构，但使用两套独立的FFN和Q/K/V/O投影矩阵，它通过Denoising Process（去噪过程）逐步回归动作序列。Action Expert与VLM、Latent Planner分层结合，确保信息流的一致性与协同优化。实验效果
通过Vision-Language-Latent-Action (ViLLA) 创新性架构，我们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。此外我们还单独验证了ViLLA 架构中Latent Planner的作用，可以看到增加Latent Planner可以提升12%的成功率(66%->78%)。
4、GO-1：具身智能的全面创新
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：
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。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。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。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。智元通用具身基座大模型GO-1的推出，标志着具身智能向通用化、开放化、智能化方向快速迈进：
从单一任务到多种任务：机器人能够在不同场景中执行多种任务，而不需要针对每个新任务重新训练。从封闭环境到开放世界：机器人不再局限于实验室，而是可以适应多变的真实世界环境。从预设程序到指令泛化：机器人能够理解自然语言指令，并根据语义进行组合推理，而不再局限于预设程序。GO-1大模型将加速具身智能的普及，机器人将从依赖特定任务的工具，向着具备通用智能的自主体发展，在商业、工业、家庭等多领域发挥更大的作用，通向更加通用全能的智能未来。
来源：汽车之心Autobit