ShengShu транслирует процесс обучения Motubrain 2.0 перед открытием модели
Подробнее
Pandaily
pandaily.com

ShengShu транслирует процесс обучения Motubrain 2.0 перед открытием модели

Команда по мировым моделям компании ShengShu Technology начала прямую трансляцию полного процесса обучения Motubrain 2.0, следующей версии ее модели воплощенного искусственного интеллекта для роботов. Трансляция стартовала 21 октября и запланирована на продолжительность около двух недель.

Компания сообщила, что Motubrain 2.0 скоро будет выпущена в открытый доступ, и решила продемонстрировать процесс обучения до этого релиза.

Модели Motubrain представляют собой семейство фундаментальных моделей роботов от ShengShu, цель которых — предоставить роботам универсальный мозг, способный применять навыки в различных задачах, сценариях и на разных типах роботов. Первая версия Motubrain была представлена в апреле как модель мирового действия. Стоит отметить, что ShengShu более известна своими моделями генерации видео Vidu.

Структура трансляции

Прямая трансляция разделена на четыре этапа. Этап предварительного обучения исследует, как масштаб обучения влияет на производительность и способность к обобщению в условиях нулевого выстрела. Последующее обучение фокусируется на выполнении конкретных задач для улучшения исполнения. Затем следует этап задач агента, который проверяет, может ли модель переносить полученные знания на другие задания. Финальный этап посвящен рекурсивному самосовершенствованию, чтобы выяснить, способен ли модель оценивать свои действия на основе обратной связи от выполнения и улучшать их.

На странице трансляции в режиме реального времени отображаются шаги обучения и показатели успешности оценки по мере их обновления.

Основная идея этой демонстрации — прозрачность. Обычно прогресс в области воплощенного ИИ оценивается внешними наблюдателями через отполированные демонстрации роботов, таблицы бенчмарков и научные статьи, которые мало раскрывают, как именно формируются возможности в процессе обучения или какие проблемы возникают. ShengShu утверждает, что трансляция покажет не только успехи, но и ошибки, процесс проб и ошибок, а также корректировки, и надеется поделиться с другими исследователями открытыми вопросами, касающимися масштабирования, кросс-задачного обобщения и автономного улучшения.

Этот шаг соответствует более широкой тенденции среди китайских команд в сфере ИИ, которые публично делятся прогрессом обучения. Ранее Ло Фули, руководитель моделей MiMo от Xiaomi, опубликовал детали этапа обучения с подкреплением для MiMo-V2.6.

Тем не менее, существуют ограничения тому, что может доказать прямая трансляция. Веса модели еще не выпущены, и сама компания заявляет, что исследование остается исследовательским, и результаты потребуют последующих экспериментов и оценки для подтверждения. Анонс был предоставлен ShengShu и освещен китайскими технологическими СМИ. Реальным испытанием станет выпуск в открытый доступ и соответствие его бенчмарков тому, что показано в стриме.

Похожие сюжеты

Visincept, Zhongguancun Academy и Xiaomi одержали победу в трех треках конкурса WorldArena 2.0 на IROS 2026
Подробнее
pandaily.com

Visincept, Zhongguancun Academy и Xiaomi одержали победу в трех треках конкурса WorldArena 2.0 на IROS 2026

Итоговые результаты конкурса WorldArena 2.0, который проходил в рамках IROS 2026, продемонстрировали, что различные подходы к построению моделей мира успешно справляются с разными типами испытаний. WorldArena представляет собой бенчмарк, разработанный командой Университета Цинхуа совместно с университетами из Китая и других стран. Версия 2.0 расширила функционал с визуального ввода до визуотактильного, от задач офлайн до онлайн-обучения с подкреплением, а также от симуляции до работы с реальными роботами, как сообщило издание Leiphone.

Конкурс включал три независимых трека с общим призовым фондом в размере 7000 долларов США, и окончательные результаты были опубликованы 16 сентября.

Результаты первого трека

Первый трек оценивал способность модели прогнозировать видео по 15 метрикам в рамках 70 заданий. Эти задания включали 50 сцен в пределах распределения на белых столах и 20 сцен вне распределения с цветными или текстурированными поверхностями. Среди 81 ранжированной модели, модель WorldIncept от Visincept заняла первое место с показателем 72.33, опередив BWM-Turbo от команды пространственного интеллекта Университета Тонцзи на 71.49. Разница составила всего 0.84 балла. WorldIncept показал лучшие результаты по соблюдению физических законов, точности 3D и семантическому соответствию, тогда как BWM-Turbo лидировал по согласованности фона и сходству JEPA. При этом Visincept явно использует подход JEPA.

Победа Zhongguancun Academy во втором треке

Второй трек, представленный в этом году, использовал модель мира в качестве среды для онлайн-обучения с подкреплением в задаче по регулировке бутылки на роботе RoboTwin 2.0, после чего обученная политика тестировалась в симуляции. Модель MW2 от Академии Чжунгуаньцзунь завоевала победу со счетом 72.93 среди 47 моделей, опередив TTWM, которая является конкурсной версией причинно-следственной модели мира, ориентированной на JEPA, от другого стартапа. Команда, занявшая второе место, отметила, что обучение в своей модели повысило частоту успеха политики pi0.5 с 55.46% до 72.40%.

Xiaomi побеждает в треке с реальными роботами

Третий трек, также новый, проводился на реальных роботах AgileX с двумя руками и Franka Panda. Его задачи, включающие визуотактильные операции, такие как подбор чипов, очистка огурца и вставка вилки, а также задачи, основанные только на зрении, включая протирание столов, наливание воды и складывание одежды. Модель ViTacX от команды MiRobot компании Xiaomi одержала общую победу со счетом 76.64. Ее преимущество было обусловлено подранжированием, основанным только на зрении, где она возглавила список с результатом 85.00, включая идеальные оценки по трем задачам. В подранжировании, основанном на визуотактильных задачах, она заняла третье место с 66.67, в то время как OmniFlow от Шанхайского технологического университета занял второе место в обоих подранжированиях.

Организаторы подчеркнули, что участие в каждом треке было добровольным, поэтому пока не было продемонстрировано, что какая-либо одна модель превосходит остальные одновременно в генерации видео, обучении политик и манипуляции реальными роботами.

Популярное