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摘要小米具身大模型MiMo-Embodied是業(yè)界首個成功打通自動駕駛與具身智能的跨域具身基座模型,它實現(xiàn)了兩大領(lǐng)域任務(wù)的統(tǒng)一建模,標志著通用具身智能研究從“垂直領(lǐng)域?qū)S谩毕颉翱缬蚰芰f(xié)同”邁出關(guān)鍵一步。
  【機床商務(wù)網(wǎng)欄目 科技動態(tài)】11月21日,小米正式發(fā)布具身大模型MiMo-Embodied,并宣布全面開源。
 
  小米介紹,隨著具身智能逐步落地家居場景、自動駕駛技術(shù)邁向規(guī)模化應(yīng)用,行業(yè)內(nèi)一個關(guān)鍵問題日益凸顯:機器人與車輛如何更好地實現(xiàn)認知與能力互通?室內(nèi)作業(yè)智能與室外駕駛智能能否實現(xiàn)相互促進?
 
  小米具身大模型MiMo-Embodied就是為此而生,這是業(yè)界首個成功打通自動駕駛與具身智能的跨域具身基座模型,它實現(xiàn)了兩大領(lǐng)域任務(wù)的統(tǒng)一建模,標志著通用具身智能研究從“垂直領(lǐng)域?qū)S?rdquo;向“跨域能力協(xié)同”邁出關(guān)鍵一步。
 
  它有三大核心技術(shù)亮點:
 
  1.跨域能力覆蓋:同步支持具身智能三大核心任務(wù)(可供性推理、任務(wù)規(guī)劃、空間理解)與自動駕駛?cè)箨P(guān)鍵任務(wù)(環(huán)境感知、狀態(tài)預(yù)測、駕駛規(guī)劃),形成全場景智能支撐;
 
  2.雙向協(xié)同賦能:驗證了室內(nèi)交互能力與道路決策能力的知識轉(zhuǎn)移協(xié)同效應(yīng),為跨場景智能融合提供了新的思路;
 
  3.全鏈優(yōu)化可靠:采用“具身/自駕能力學(xué)習(xí)→CoT推理增強→RL精細強化”多階段訓(xùn)練策略,有效提升模型在真實環(huán)境中的部署可靠性。
 
  在涵蓋感知、決策與規(guī)劃的29項核心基準測試(Benchmarks)中,MiMo-Embodied確立了開源基座模型的性能新標桿,全面優(yōu)于現(xiàn)有的開源、閉源及專用模型:
 
  具身智能領(lǐng)域:在17個Benchmarks上取得SOTA成績,重新定義了任務(wù)規(guī)劃、可供性預(yù)測及空間理解的能力邊界;
 
  自動駕駛領(lǐng)域:在12個Benchmarks上表現(xiàn)卓越,實現(xiàn)了環(huán)境感知、狀態(tài)預(yù)測與駕駛規(guī)劃的全鏈路性能突破。
 
  通用視覺語言領(lǐng)域:在夯實通用感知與理解能力的同時,進一步在多項關(guān)鍵基準上實現(xiàn)了顯著的性能躍升,展現(xiàn)了卓越的泛化性。
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