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MiniCPM-Robot de código aberto inteligente da Mingxi: modelo VLA de 1,5 bilhão permite que desenvolvedores particulares controlem robôs reais
Até recentemente, a inteligência incorporada era, em grande parte, domínio exclusivo de grandes corporações e laboratórios de pesquisa — os modelos eram grandes demais, as barreiras à entrada eram muito altas e a maioria dos desenvolvedores nunca chegava nem perto de um robô físico. Mas, em 19 de julho, o OpenBMB rompeu essa barreira. Eles lançaram a primeira série de modelos de IA incorporada, o MiniCPM-Robot, disponibilizando totalmente em código aberto um modelo de visão-linguagem-ação com 1,5 bilhão de parâmetros que permite que desenvolvedores individuais executem operações e rastreamento de alvos em robôs reais. Essa abertura é rara no campo da inteligência incorporada.
Essa série é composta por três componentes principais. O primeiro é o MiniCPM-RobotManip, um modelo geral de visão-linguagem-ação (VLA) com 1,5 bilhão de parâmetros, projetado para a manipulação robótica. O segundo é o MiniCPM-RobotTrack, um modelo compacto para rastreamento de alvos no mundo real. Além disso, o OpenBMB lançou o PhyAI, uma estrutura de inferência de alto desempenho criada especificamente para modelos incorporados. Seu objetivo é direto: permitir que os robôs realmente compreendam, lembrem e ajam. Juntos, esses três componentes trazem a inteligência incorporada — eficiente, prática e aberta — dos artigos de pesquisa e demonstrações para robôs reais.
Para os desenvolvedores, a maior vantagem é a fácil acessibilidade. Os pesos dos modelos e o código estão hospedados no repositório do GitHub github.com/OpenBMB/MiniCPM-Robot, e os pesos do MiniCPM-RobotManip e do MiniCPM-RobotTrack também estão disponíveis separadamente para download no Hugging Face. Qualquer pessoa que trabalhe com robôs agora pode cloná-los e executá-los diretamente.
Com o modelo VLA de 1,5 bilhão de parâmetros não mais restrito ao laboratório, o ritmo do desenvolvimento da inteligência incorporada pode superar muitas expectativas.
Repositório do projeto: https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-Robot
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