Introduction
Dans le monde en constante évolution de la robotique, Xiaomi-Robotics-1 se démarque comme un pionnier. Ce modèle de fondation robotique prêt à l'emploi est entraîné sur plus de 100 000 heures de trajectoires de manipulation dans le monde réel. À l'ère où les modèles de langage et de vision suivent les lois empiriques de l'échelle, la robotique est restée en retrait. Mais pourquoi ? La réponse réside principalement dans la rareté des données de haute qualité à grande échelle, un obstacle que Xiaomi-Robotics-1 cherche à surmonter.
Le Modèle Xiaomi-Robotics-1
Xiaomi-Robotics-1 intègre un pré-entraînement à grande échelle sans embarquement (UMI) avec une quantité modeste de données réelles de robots dans une étape de post-entraînement. Ce modèle étudie comment il se comporte à mesure qu'il évolue.
Pré-entrainement à Grande Échelle
Le pré-entraînement se concentre sur l'exposition du modèle à autant d'environnements réels que possible. En utilisant 100 000 heures de données UMI, couvrant plus de 1 700 scénarios allant des tâches ménagères aux environnements industriels, Xiaomi-Robotics-1 construit une représentation générale pour la génération d'actions.
Post-entrainement avec Données Réelles
Après le pré-entraînement, le modèle est affiné avec des données réelles de robots, incluant plus de 7 200 heures de données recueillies dans des foyers réels. Ces données sont cruciales pour aligner le modèle avec les capacités d'incarnation réelle et de suivi des instructions.
La Méthode
Suivant le paradigme de formation des LLMs (modèles de langage large), Xiaomi-Robotics-1 utilise une méthode en deux étapes. La première étape apprend des représentations générales pour la génération d'actions à partir des données UMI à grande échelle, tandis que l'étape de post-formation aligne le modèle avec des incarnations réelles de robots et des capacités de suivi des instructions.
Applications Pratiques
Les applications de Xiaomi-Robotics-1 sont vastes. Des tâches ménagères comme le rangement d'un canapé, le tri d'une armoire à chaussures, jusqu'à des opérations industrielles complexes, ce modèle ouvre la voie à une automatisation plus sophistiquée et polyvalente.
Exemples Concrets
Prenons un exemple : dans un environnement domestique, un robot entraîné avec Xiaomi-Robotics-1 peut naviguer et effectuer des tâches complexes comme préparer un dîner ou nettoyer après un repas, tout en adaptant son comportement aux préférences des utilisateurs.
Conclusion
Xiaomi-Robotics-1 représente une avancée majeure dans la robotique prédictive. En combinant le pré-entraînement à grande échelle et les données réelles, ce modèle offre un potentiel énorme pour transformer la façon dont nous concevons et utilisons les robots.
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