高德发布ABot-ER:具身大脑,不该只会一招!用“数据—模型自进化”解锁一脑多能
高德视觉技术中心推出统一具身推理模型 ABot-ER,以智能体驱动的数据—模型自进化引擎将模型错误转化为下一轮数据需求,并用任务条件化训练协调多任务学习。单个 9B 权重在十二项具身推理基准上取得综合 SOTA,其中 RoboVQA 达 71.79、Cosmos 达 68.96、VABench-P 达 63.33。
推荐理由:高德开源五种规模的具身推理模型与训练数据,读者可了解其数据与模型自进化的训练方法。
技术方向
具身大脑模型、数据与模型自进化闭环、机器人感知与规划控制。
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高德视觉技术中心推出统一具身推理模型 ABot-ER,以智能体驱动的数据—模型自进化引擎将模型错误转化为下一轮数据需求,并用任务条件化训练协调多任务学习。单个 9B 权重在十二项具身推理基准上取得综合 SOTA,其中 RoboVQA 达 71.79、Cosmos 达 68.96、VABench-P 达 63.33。
推荐理由:高德开源五种规模的具身推理模型与训练数据,读者可了解其数据与模型自进化的训练方法。