GO-1

GO-1 – 智元机器人推出的首个通用具身基座模型

GO-1（智元启元大模型）是智元机器人推出的首款通用具身基座模型。该模型基于Vision-Language-Latent-Action（ViLLA）架构，结合了多模态大模型（VLM）与混合专家系统（MoE）的优势。

GO-1是什么

GO-1（Genie Operator-1，智元启元大模型）是智元机器人开发的首个通用具身基座模型，旨在增强机器人在各种环境中的适应能力。该模型利用Vision-Language-Latent-Action（ViLLA）架构，结合了多模态大模型（VLM）和混合专家（MoE）。VLM通过分析海量的互联网图文数据，使模型具备出色的场景感知和语言理解能力；而MoE中的隐式规划器（Latent Planner）通过学习跨本体和人类操作视频的数据，实现了对动作的全面理解；动作专家（Action Expert）则依托于百万级真实操作数据，确保模型具备精准的动作执行能力。

GO-1的主要功能

• 人类视频学习：模型通过研究大量人类操作视频，能够快速掌握真实世界中的动作知识，从而适应新的任务。
• 小样本快速泛化：即使在数据稀缺或零样本的情况下，GO-1也能迅速适应新场景和任务，降低了具身智能的应用门槛。
• 一脑多形，跨本体应用：GO-1能够灵活部署于多种类型的机器人平台，展现出卓越的通用性和灵活性。
• 持续进化：在实际应用中，GO-1能够不断学习和优化其性能，通过数据反馈系统从实际操作中遇到的问题中持续进化，变得越来越智能。
• 高效动作执行：基于百万级真实操作数据训练的动作专家，GO-1具备精确且高效的动作执行能力。

GO-1的计算原理

• VLM（多模态大模型）：VLM通过深入挖掘互联网的图文数据，赋予模型卓越的场景理解和语言处理能力，能够准确识别图像信息并与文本数据高效融合，从而全面理解复杂场景。
• MoE（混合专家系统）：MoE系统增强了模型的动作理解与执行能力。其中：
  • Latent Planner（隐式规划器）：通过分析大量跨本体和人类操作视频数据，掌握通用的动作规划逻辑。
  • Action Expert（动作专家）：依托百万级真实操作数据进行训练，具备精细且高效的动作执行能力。

GO-1的项目地址

• 项目官网：https://agibot-world.com/blog/go1
• 技术论文：https://agibot-world.com/blog/agibot_go1

GO-1的应用场景

• 零售服务：在零售环境中，GO-1可以作为服务机器人，提供顾客引导、商品查询及结账辅助等多种服务。
• 接待与咨询：在酒店、餐厅或办公楼等场所，GO-1能够担任接待机器人，提供信息咨询、预订确认和方向指引等服务。
• 生产线辅助：在制造业中，GO-1可以协助完成装配线上的重复性任务，例如零件搬运和组装等工作。
• 家务助手：在家庭环境中，GO-1可作为家务助手，帮助处理清洁、整理等日常事务。
• 科研探索：GO-1也可应用于科研领域，例如在极端环境中进行样本采集与数据分析。

常见问题

• GO-1支持哪些机器人类型？GO-1具备高度的通用性，能够适配多种机器人平台。
• 如何获取GO-1的更多信息？您可以访问项目官网和技术论文链接，以获取详细的资料。
• GO-1的学习能力如何？GO-1能够通过实际操作中的反馈不断学习和优化，提升其智能水平。