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Zhiyuan bringt das große GO-2-Modell auf den Markt und setzt damit neue Maßstäbe für die Leistungsfähigkeit von Robotern
Zhiyuan Robotics hat die nächste Generation seines großen Modells mit verkörperter Intelligenz vorgestellt: Genie Operator-2 (GO-2). Damit wird ein bedeutender Fortschritt im Bereich der verkörperten Intelligenz erzielt. Die Kernaufgabe des Modells besteht darin, die Lücke zwischen dem Verstehen von Anweisungen und deren präziser Ausführung zu schließen, sodass Roboter Befehle nicht nur erfassen, sondern auch Aufgaben effektiv ausführen können.
Bahnbrechende „Action Thought Chain“-Technologie
GO-2 führt einen Mechanismus der „Aktions-Denk-Kette“ ein, der über den traditionellen „Sehen und Handeln“-Blindmodus hinausgeht. Nach dem Empfang eines Befehls generiert das Modell zunächst intern eine strukturierte Abfolge von Aktionen – ähnlich wie ein Basketballspieler, der vor dem Wurf die Flugbahn visualisiert –, um einen klaren und logisch kohärenten Aktionspfad sicherzustellen.
Zur Unterstützung dieses Mechanismus nutzt GO-2 eine innovative asynchrone Dual-System-Architektur. Das langsame System übernimmt die übergeordnete Planung, während das schnelle System die Aktionsdetails kontinuierlich in Echtzeit mit höherer Frequenz anpasst. Dieses Design ermöglicht es dem Roboter, Aufgaben zuverlässig auszuführen, selbst wenn er mit Störungen wie Schwankungen der Schreibtischhöhe oder verrutschenden Objekten konfrontiert ist.

Mehrere Branchen-Benchmark-Rekorde aufgestellt
In Leistungstests erreichte GO-2 Spitzenplatzierungen bei mehreren globalen Benchmarks für verkörperte Intelligenz, darunter LIBERO, mit einer durchschnittlichen Erfolgsquote von 98,5 %. Selbst in komplexen Umgebungen mit Lichtstörungen und Hintergrundgeräuschen zeigte das Modell eine starke Generalisierungsfähigkeit und Robustheit.
Zhiyuan Robotics hat nun über seine Entwicklungsplattform „Genie Studio“ den gesamten Kreislauf vom Modelltraining bis zum Einsatz in der Praxis geschlossen. Damit ist GO-2 nicht mehr nur eine Labordemonstration, sondern ein serienreifes System, das über Cloud-Daten kontinuierlich lernen und sich weiterentwickeln kann und damit den Weg für praktische Anwendungen der verkörperten Intelligenz ebnet.
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