OpenBMB Ra Mắt Chuỗi Mô Hình MiniCPM-Robot Và Khung Suy Luận PhyAI
OpenBMB đã mã nguồn mở MiniCPM-Robot, một chuỗi mô hình AI hiện thân (embodied AI) gọn nhẹ, bao gồm MiniCPM-RobotManip (1,5 tỷ tham số) cho thao tác robot và MiniCPM-RobotTrack (0,5 tỷ tham số) để theo dõi mục tiêu. Đi kèm với các mô hình này là PhyAI, một khung suy luận hiệu năng cao được thiết kế riêng cho AI vật lý. Việc cung cấp các mô hình Tầm nhìn-Ngôn ngữ-Hành động (VLA) mã nguồn mở và gọn nhẹ giúp các ứng dụng robot biên và AI hiện thân trở nên dễ tiếp cận hơn. Điều này làm giảm rào cản gia nhập cho các nhà nghiên cứu và phát triển muốn triển khai các mô hình AI vật lý trực tiếp trên thiết bị mà không cần phụ thuộc vào hạ tầng đám mây lớn. Mô hình MiniCPM-RobotManip hoạt động như một bộ điều khiển đa dụng cho các thao tác của robot, trong khi MiniCPM-RobotTrack nhỏ hơn được tối ưu hóa cho việc theo dõi trong thế giới thực. Khung PhyAI đi kèm hỗ trợ cả việc cung cấp dịch vụ trên đám mây lẫn triển khai trực tiếp trên thiết bị cho các mô hình AI vật lý này.
## KIẾN THỨC NỀN
AI hiện thân (Embodied AI) chỉ các hệ thống trí tuệ nhân tạo tương tác trực tiếp với thế giới vật lý thông qua cảm biến và cơ cấu chấp hành, thay vì chỉ hoạt động trong môi trường kỹ thuật số. Các mô hình Tầm nhìn-Ngôn ngữ-Hành động (VLA) là một nhóm mô hình nền tảng đa phương thức giúp dịch trực tiếp các đầu vào hình ảnh và chỉ dẫn văn bản thành các hành động cấp thấp của robot.