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高德发布首个基于开放世界行为的全身基座模型 λ0，全身动作采集效率约为主流方法的 3.4 倍
2 小时前
阿里巴巴集团旗下高德发布了首个基于开放世界行为的全身基座模型λ0。该模型仅需人类行动数据，就能让机器人学习全身协调动作，突破了局部动作学习的限制。在相关评测中，λ0取得了SOTA表现，其采集效率约为主流方法的3.4倍，真机任务成功率比最强对比基线高出22.5%。针对现有具身智能技术难以满足机器人全身协同采集和学习需求的问题，λ0首创了无本体全身数据采集与软硬件协同人机对齐的技术路径。它构建了包含500小时开放世界无本体全身数据的HumanVerse-500数据集，通过多阶段训练和针对性对齐机制，实现了7项全身协调与长程移动操作任务的真机零样本迁移。此外，人类全身数据规模的扩大可显著提升真实机器人的任务表现，打通了人类全身经验应用于人形机器人的完整链路，为机器人在多类开放场景中执行全身协调任务奠定了基础。目前，λ0已开源相关硬件配置代码，并上线了HumanVerse数据样例，供开发者研究体验。
