论文页面 - GigaBrain-0.7：通过三系统架构将具身基础模型扩展到涌现能力

来源：https://huggingface.co/papers/2608.15875 作者： 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、

摘要

GigaBrain-0.7 是一种视觉-语言-动作模型，它通过三系统架构、大规模异构预训练和联合对齐训练来提升具身泛化能力。

视觉-语言-动作（VLA）模型已成为通用具身智能体的主流范式，在结构化环境中展现出强大的复杂及长时程任务完成能力。然而，当前的 VLA 系统能否从更有效的架构设计中受益、扩展到更大规模且更异构的数据集，并实现跨任务与跨具身形态的更广泛泛化，仍是一个开放问题。为此，我们提出了 GigaBrain-0.7，一个具有跨多样机器人具身形态显著提升泛化能力的具身基础模型（https://huggingface.co/papers?q=embodied%20foundation%20model）。具体而言，GigaBrain-0.7 通过三系统架构（https://huggingface.co/papers?q=three-system%20architecture）统一了理解、预测和行动，将预训练扩展到超过 37,000 小时的异构具身数据，并引入了单阶段对齐训练（https://huggingface.co/papers?q=one-stage%20alignment%20training），该训练联合优化视觉-语言理解和多具身形态动作生成（https://huggingface.co/papers?q=multi-embodiment%20action%20generation）。与先前的 GigaBrain-0 系列及包括 π_{0.5} 在内的最新先进模型相比，GigaBrain-0.7 在基础零样本能力（https://huggingface.co/papers?q=zero-shot%20capabilities）、语言条件指令遵循和训练后任务成功率方面实现了显著改进。特别是在我们自有的 Maker H01 平台及主流机器人具身形态上，GigaBrain-0.7 在家庭和工业场景中均展现了强大的任务适应性和完成能力。所有训练代码和预训练模型权重都将开源。

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引用本文的模型1

open-gigaai/GigaBrain-0.7-3.5B-Base Robotics• 4B• 大约19小时前更新 • 165 • 8 (https://huggingface.co/open-gigaai/GigaBrain-0.7-3.5B-Base)

引用本文的数据集1

open-gigaai/GigaBrain-0.7-SampleData 查看器• 大约19小时前更新 • 120 • 64 • 4 (https://huggingface.co/datasets/open-gigaai/GigaBrain-0.7-SampleData)

引用本文的 Spaces1

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