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Xiaomi veröffentlicht den gesamten Prozess nach dem Training für ein hochpräzises VLA-Modell als Open Source
Xiaomi hat den gesamten Prozess nach dem Training für sein großes VLA-Modell (Visual-Language-Action) „Xiaomi-Robotics-0“ vorgestellt und es für praktische Anwendungen als Open-Source-Software zur Verfügung gestellt. Diese Initiative stellt einen bedeutenden Fortschritt in Xiaomis Bemühungen um „embodied intelligence“ dar und soll Robotern helfen, komplexe operative Fähigkeiten mit minimalem Datenaufwand effizient zu erlernen.
„Needle-in-a-Straw“ in 20 Stunden gemeistert
Aufbauend auf einer vortrainierten Grundlage nutzte das Forschungsteam lediglich 20 Stunden aufgabenspezifischer Daten für das Nachtraining am realen Roboter. Dies ermöglichte es dem Roboter, das anspruchsvolle Manöver des präzisen Einführens von Ohrhörern in eine Hülle auszuführen. Die Aufgabe erfordert eine außergewöhnliche Genauigkeit der räumlichen Wahrnehmung und muss Verschiebungen ausgleichen, die durch Oberflächen mit extrem geringer Reibung verursacht werden.
Das Modell erreicht eine Ausrichtung mit einer Toleranz im Submillimeterbereich und kann Abweichungen in der Ausführung in Echtzeit korrigieren. Diese reibungslose, kontinuierliche Ausführung unterstreicht das große Potenzial von Xiaomi-Robotics-0 für hochpräzise Montagevorgänge.
Open-Source-Ökosystem beschleunigt die Produktivität
Um dieses Modell in ein praktisches, einsatzbereites Werkzeug zu verwandeln, hat Xiaomi nicht nur die Modellgewichte, sondern auch den technischen Bericht und den vollständigen Quellcode als Open Source veröffentlicht. Diese umfassende, durchgängige Veröffentlichung senkt die Einstiegshürde für Entwickler, die sich mit verkörperter Intelligenz beschäftigen, erheblich.
Das Modell hat bereits bei führenden internationalen Benchmarks eine starke Leistung gezeigt und zählt weltweit zu den am häufigsten heruntergeladenen. Durch die Öffnung des Post-Training-Prozesses ermöglicht Xiaomi Entwicklern weltweit, die Wahrnehmungs- und Ausführungslogik von Robotern gemeinsam zu verfeinern, was die Integration von KI-Robotern in die reale Produktion und den Alltag beschleunigt.
Projekt-Website: https://robotics.xiaomi.com/xiaomi-robotics-0.html
Open-Source-Code: https://github.com/XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-0
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