银河通用首发全球首个GPT级人形机器人小脑模型Astra
银河通用发布全球首个GPT级人形机器人小脑模型AstraBrain-WBC0 5,基于2万小时人类动作数据训练,参数量8040万,引入因果Transformer,零样本轨迹追踪成功率从83 26%提升至92 58%,能执行未见过的高动态动作,相关技术成果已全面开源。
就在最近,银河通用机器人扔出了一枚重磅冲击波——全球首个面向人形机器人的“通用小脑”基础模型正式亮相,名字叫AstraBrain-WBC 0.5。说它是开创性的,一点不夸张:这是目前全球首个达到GPT-1量级的人形机器人全身实时运动控制大模型。
为了训练这个“小脑”,团队足足收集了2万小时的真实人类动作数据,构建了行业内规模最大的运动语料库,模型参数量达到了8040万。技术架构上,它首次引入了GPT风格的因果Transformer结构,把全身运动控制这个老大难问题,直接转化成了连续动作序列的预测任务——简单说,就是让模型像预测下一个词一样预测下一步动作,实现了对复杂动态行为的端到端建模。
实测结果相当亮眼:当训练数据量从200万帧飙升到20亿帧时,模型在零样本条件下的动作轨迹追踪成功率,从83.26%一跃提升到了92.58%。更值得关注的是,AstraBrain-WBC 0.5已经能稳定执行训练集中完全没见过的高动态动作——比如篮球运控、拳击出招、多风格舞蹈、自主翻身起立,甚至双机协同搬运这类复杂场景,全都不在话下。
更令人兴奋的是,目前该模型的相关学术论文、源代码及全部技术成果已经全部开源,面向全球开发者和研究机构全面开放。这意味着,整个行业都能基于这个“小脑”做二次开发,人形机器人的运动控制能力或将迎来一波集体提速。
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