LarAlibaba lança a série Qwen-Robot de modelos de inteligência incorporada
À medida que a tecnologia de inteligência incorporada passa dos laboratórios para aplicações no mundo real, a capacidade dos robôs de compreender instruções com precisão e executar tarefas de forma autônoma em ambientes complexos tornou-se um foco fundamental do setor. Em 16 de junho, a Alibaba lançou oficialmente a série Qwen-Robot de grandes modelos de inteligência incorporada, proporcionando a diversos robôs uma “base de uso geral” capaz de compreender a linguagem natural, perceber espaços tridimensionais e entender as leis da física.
A série Qwen-Robot inclui três modelos principais que podem operar de forma independente ou em conjunto, formando a primeira matriz completa de inteligência incorporada dentro da família Qwen.
O primeiro é o Qwen-RobotManip, responsável pela manipulação básica. Para resolver o problema dos modelos tradicionais, que sofrem quedas significativas de desempenho ao trocar de plataforma robótica, esse modelo adota uma representação unificada de ações e foi pré-treinado com mais de 38.000 horas de dados de código aberto. Em avaliações independentes e confiáveis, suas diferentes versões não apenas garantiram as duas primeiras posições nas taxas de sucesso das tarefas, mas também demonstraram capacidades inovadoras em tarefas complexas e de alta dificuldade — desde simplesmente abrir uma torneira até realizar o movimento de virar batatas fritas com os dois braços.
Em seguida, vem o Qwen-RobotNav, que confere aos robôs a capacidade de “navegar” e “realizar tarefas”. Esse modelo unifica cinco funções de navegação — compreensão de instruções de tarefas, busca de alvos e direção autônoma — dentro da mesma estrutura. Seu inovador “mecanismo de observação adaptativo à tarefa” permite que os robôs se afastem completamente de estratégias rígidas de memorização, possibilitando que eles “andem, observem e planejem” com flexibilidade, ao mesmo tempo em que concluem com eficiência tarefas de localização de objetos em espaços complexos e desconhecidos.
Por fim, o modelo Qwen-RobotWorld aprimora a profundidade do “pensamento” de um robô. Trata-se de um modelo do mundo físico que, assim como um atleta ensaiando movimentos, pode simular o estado físico e as ações do momento seguinte. Ele não apenas supera efetivamente o gargalo da insuficiência de dados de treinamento, mas também permite que os robôs realizem simulações de trajetória antes de executar ações, garantindo precisão absoluta nas operações físicas.
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