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時間:2025-12-18 23:33:05 來源:網絡整理 編輯:探索
11月21日消息,小米今天正式發布具身大模型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、自動駕駛技術邁向規模化應用,行業內一個關鍵問題日益凸顯:機器人與車輛如何
11月21日消息,小米型小米今天正式發布具身大模型MiMo-Embodied,具身并宣布全面開源。大模
小米介紹,小米型隨著具身智能逐步落地家居場景、具身自動駕駛技術邁向規模化應用,大模行業內一個關鍵問題日益凸顯:機器人與車輛如何更好地實現認知與能力互通?小米型室內作業智能與室外駕駛智能能否實現相互促進?
小米具身大模型MiMo-Embodied就是為此而生,這是具身業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,它實現了兩大領域任務的大模統一建模,標志著通用具身智能研究從“垂直領域專用”向“跨域能力協同”邁出關鍵一步。小米型
它有三大核心技術亮點:
1.跨域能力覆蓋:同步支持具身智能三大核心任務(可供性推理、具身任務規劃、大模空間理解)與自動駕駛三大關鍵任務(環境感知、小米型狀態預測、具身駕駛規劃),大模形成全場景智能支撐;
2.雙向協同賦能:驗證了室內交互能力與道路決策能力的知識轉移協同效應,為跨場景智能融合提供了新的思路;
3.全鏈優化可靠:采用“具身/自駕能力學習→CoT推理增強→RL精細強化”多階段訓練策略,有效提升模型在真實環境中的部署可靠性。
在涵蓋感知、決策與規劃的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,全面優于現有的開源、閉源及專用模型:
-具身智能領域:在17個Benchmarks上取得SOTA成績,重新定義了任務規劃、可供性預測及空間理解的能力邊界;
-自動駕駛領域:在12個Benchmarks上表現卓越,實現了環境感知、狀態預測與駕駛規劃的全鏈路性能突破。
-通用視覺語言領域:在夯實通用感知與理解能力的同時,進一步在多項關鍵基準上實現了顯著的性能躍升,展現了卓越的泛化性。
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