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RynnVLA-001 是阿里達(dá)摩院推出的視覺-語(yǔ)言-動(dòng)作模型。模型通過在大量第一人稱視角的視頻上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)人類操作技能，并隱式遷移到機(jī)器人手臂的操控中。模型結(jié)合視頻生成技術(shù)和變分自編碼器（VAE），能生成連貫、平滑的動(dòng)作序列，更接近人類動(dòng)作。模型將“下一幀預(yù)測(cè)”和“下一動(dòng)作預(yù)測(cè)”統(tǒng)一到一個(gè) Transformer 架構(gòu)中，顯著提升機(jī)器人在復(fù)雜任務(wù)中的成功率和指令遵循能力。

RynnVLA-001的主要功能

理解語(yǔ)言指令：接收自然語(yǔ)言指令，例如“將紅色物體移動(dòng)到藍(lán)色盒子中”。

生成動(dòng)作序列：根據(jù)指令和當(dāng)前視覺環(huán)境，生成連貫、平滑的動(dòng)作序列，驅(qū)動(dòng)機(jī)器人手臂完成任務(wù)。

適應(yīng)復(fù)雜場(chǎng)景：處理復(fù)雜的抓取和放置任務(wù)，及長(zhǎng)時(shí)域任務(wù)，提高任務(wù)成功率。

模仿人類操作：通過從第一人稱視角的視頻中學(xué)習(xí)，生成的動(dòng)作更接近人類自然操作。

RynnVLA-001的技術(shù)原理

第一階段：第一人稱視頻生成模型，用大規(guī)模第一人稱視角的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)人類操作的視覺模式和物理動(dòng)態(tài)?；?Transformer 的自回歸架構(gòu)，預(yù)測(cè)未來幀，模擬機(jī)器人操作的視覺推理過程。

第二階段：變分自編碼器（VAE），將動(dòng)作片段壓縮為緊湊的嵌入向量，減少計(jì)算開銷。通過 VAE 解碼器將嵌入向量還原為連貫的動(dòng)作序列，提高動(dòng)作預(yù)測(cè)的平滑性。

第三階段：視覺-語(yǔ)言-動(dòng)作模型，將預(yù)訓(xùn)練的視頻生成模型微調(diào)為 VLA 模型，統(tǒng)一“下一幀預(yù)測(cè)”和“下一動(dòng)作預(yù)測(cè)”。用 Transformer 架構(gòu)，結(jié)合視覺輸入和語(yǔ)言指令，生成動(dòng)作嵌入向量，驅(qū)動(dòng)機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)。

RynnVLA-001的項(xiàng)目地址

項(xiàng)目官網(wǎng)：https://huggingface.co/blog/Alibaba-DAMO-Academy/rynnvla-001

GitHub倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/alibaba-damo-academy/RynnVLA-001

HuggingFace模型庫(kù)：https://huggingface.co/Alibaba-DAMO-Academy/RynnVLA-001-7B-Base

RynnVLA-001的應(yīng)用場(chǎng)景

工業(yè)自動(dòng)化：在工業(yè)生產(chǎn)中，驅(qū)動(dòng)機(jī)器人完成復(fù)雜裝配和質(zhì)量檢測(cè)任務(wù)，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

服務(wù)機(jī)器人：在家庭或餐飲服務(wù)中，讓機(jī)器人根據(jù)自然語(yǔ)言指令完成日常服務(wù)任務(wù)，如整理物品、送餐等。

物流與倉(cāng)儲(chǔ)：在物流倉(cāng)庫(kù)中，指導(dǎo)機(jī)器人完成貨物分揀和搬運(yùn)，優(yōu)化庫(kù)存管理流程。

醫(yī)療保?。涸卺t(yī)療領(lǐng)域，輔助手術(shù)操作或康復(fù)訓(xùn)練，提升醫(yī)療服務(wù)的精準(zhǔn)度和效率。

人機(jī)協(xié)作：在人機(jī)協(xié)作場(chǎng)景中，機(jī)器人能更好地理解人類指令，實(shí)現(xiàn)自然流暢的人機(jī)互動(dòng)。

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