MiniCPM-RobotTrack
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Face AI 推出 MiniCPM-Robot 系列以实现具身智能
Face AI 与 OpenBMB 合作推出了其首个具身智能成果——MiniCPM-Robot 系列。该系列包含两个模型：MiniCPM-RobotManip，一个通用视觉语言模型（VLA）；以及 MiniCPM-RobotTrack，专为移动机器人导航设计。这两个模型均已开源，旨在提升具身智能在现实世界应用中的能力。
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MiniCPM-Robot 系列发布，用于机器人中的具身AI
开源具身AI模型家族MiniCPM-Robot系列已发布，旨在使机器人能够理解、记忆和行动。该系列包括用于机器人操作的15亿参数视觉-语言-动作模型MiniCPM-RobotManip，以及用于真实世界目标跟踪的5亿参数模型MiniCPM-RobotTrack。此次发布还推出了专为具身模型设计的高性能推理框架PhyAI，旨在推进机器人中实用的具身智能。
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OpenBMB发布用于设备端机器人的MiniCPM-Robot模型
OpenBMB发布了两个新模型MiniCPM-RobotTrack和MiniCPM-RobotManip，专为机器人设备端AI设计。MiniCPM-RobotTrack专注于语言条件下的目标跟踪，利用融合的视觉特征预测未来航点，并实现高效的设备端推理。MiniCPM-RobotManip是一个更大、更通用的视觉-语言-动作模型，用于具身操作，性能优于其他模型，并具有流式上下文功能，可用于长视域决策并减少计算量。
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新模型和框架推动具身AI能力发展
研究人员正在开发先进的模型和框架，以实现更具能力的具身人工智能。一种方法是Athena-Brain-8B，一个为设备端机器人大脑设计的8B LLM，展现出强大的通用智能和具身交互能力，并能给出简洁的响应。另一篇论文探讨了Edmund Berkeley和David L. Heiserman的历史工作，将其视为一个未被充分探索的具身智能架构，将逻辑与硬件和时间扩展行为联系起来。此外，一个1.5B的开源VLA模型MiniCPM-Robot，…