Li Auto की मौलिक मॉडल टीम ने 22 सितंबर को मूर्त कृत्रिम बुद्धिमत्ता की त्रयी का अनावरण किया, जिसमें ME-Brain-1.0 प्रणाली, MachEmbodied-U0 (ME-U0) में दुनिया की समझ और कार्रवाई पीढ़ी के लिए एकीकृत मॉडल, और MachEmbodied-VLM (ME-VLM) में संज्ञानात्मक मॉडल शामिल हैं। इन विकासों का आधिकारिक अंग्रेजी नाम Li Auto / MachEmbodied है। इस समीक्षा में मुख्य जोर इलेक्ट्रिक वाहन उत्पादों के विपणन पर नहीं, बल्कि सिस्टम और मॉडलों की वास्तुकला - मेमोरी, कॉग्निशन और एक्शन पर दिया गया है।
ME-Brain-1.0 के तकनीकी ब्लॉग के अनुसार, यह प्रणाली एक चक्र में विकासशील स्मृति (Evolvable Memory), संज्ञानात्मक कोर (Cognitive Core) और घटना-नियंत्रित क्रिया मॉडल को एकीकृत करती है, जिसमें निष्पादन, अनुभव रिकॉर्डिंग और कौशल अद्यतन शामिल है। संज्ञानात्मक कोर 35B-A3B मापदंडों वाले MoE संस्करण और 4B मापदंडों वाले परिधीय उपकरणों (एज) के लिए एक कॉम्पैक्ट संस्करण में उपलब्ध है। प्रयोगशाला परीक्षणों में, बड़े कोर ने मूर्त प्रणालियों से संबंधित डेटासेट पर औसतन लगभग 70.9 और एजेंट डेटासेट पर 72.5 का परिणाम दिखाया, जबकि 4B पैरामीटर वाला संस्करण अन्य कंपनियों की तुलना में दूसरे स्थान पर रहा।
विकासशील स्मृति और उससे जुड़े मॉड्यूल Li Auto के परिधीय SoC M100 पर सीधे डिवाइस पर मेमोरी उत्पन्न करने और निकालने के लिए कार्य करते हैं। ME-VLM संज्ञानात्मक कोर का एक मार्ग है, जहां W4A8 क्वांटाइजेशन और टोकन संपीड़न के कारण M100 पर प्रीफिल विलंबता (Prefill latency) लगभग 400 मिलीसेकंड से घटकर 188 मिलीसेकंड हो गई।
ME-U0 मॉडल को रोबोट और प्रथम-व्यक्ति डेटा के बड़े डेटासेट से चुने गए लगभग 4200 घंटों के डेटा पर पूर्व-प्रशिक्षित किया गया था। कंपनी के मेट्रिक्स के अनुसार, मॉडल मानक LIBERO पर 99.1% औसत सफलता, विशेष अनुकूलन के बिना LIBERO-Plus पर 81.8%, और दुनिया में क्रिया के भाग लेने वाले मॉडलों के बीच RoboDojo-Sim पर 17.66 का प्रक्रिया स्कोर प्राप्त करता है। आर्किटेक्चर दृश्य और क्रिया टोकन के बीच अस्थायी संरेखण सुनिश्चित करने के लिए बहु-गतिशील घूर्णी एन्कोडिंग के साथ समझ और पीढ़ी के लिए दो-विशेषज्ञ मॉड्यूल का उपयोग करता है।
बाहरी प्रकाशनों, जिसमें Phoenix Tech द्वारा पुनर्मुद्रित Robot Forward की कवरेज शामिल है, में खुले परिदृश्यों में भी कैप्चर में दिखाई देने वाली रुकावटें, कैप्चर में आवधिक त्रुटियां और अधूरे कार्य बताए गए हैं, भले ही स्क्रिप्टेड दृश्य सफलतापूर्वक पास होते हैं। ये टिप्पणियाँ प्रयोगशाला लीडरबोर्ड तालिकाओं के लिए उपयोगी पूरक हैं। अभी तक बेंचमार्क Li Auto द्वारा प्रदान किए गए डेटा बने हुए हैं, जब तक कि बाहरी प्रयोगशालाएं उनके परिणामों को दोहराती नहीं हैं। अल्पकालिक संकेत मेमोरी-कॉग्निशन-एक्शन के एक पैक किए गए स्टैक की उपस्थिति है जिसका परिधीय SoC पर दस्तावेजित मार्ग है, न कि एक एकल चेसिस के प्रदर्शन का।