见证时间！智元发布首个通用具身基座模型——智元启元大模型（GO

3月10日，智元机器人正式发布首个通用具身基座大模型：智元启元大模型（Genie Operator-1）。

智元创始性地提出了Vision-Language-Latent-Action (ViLLA) 架构，该架构由VLM(多模态大模型) + MoE(混合专家)组成。其间VLM凭借海量互联网图文数据取得通用场景感知和言语了解才干，MoE中的Latent Planner(隐式规划器)凭借很多跨本体和人类操作数据取得通用的动作了解才干，MoE中的Action Expert(动作专家)凭借百万真机数据取得精密的动作履行才干，三者环环相扣，手足无措了可以运用人类视频学习，手足无措小样本快速泛化，降低了具身智能门槛，并成功布置到智元多款机器人本体，继续进化，将具身智能推上一个新台阶。

GO-1：具身智能的全面立异。

GO-1大模型凭借人类和多种机器人数据，让机器人取得了革命性的学习才干，可泛化应用到各类的环境和物品中，快速习惯新使命、学习新技能。一起，它还支撑布置到不同的机器人本体，高效地手足无措落地，并在实践的运用中继续不断地快速进化。

这一系列的特色可以概括为4个方面：

●人类视频学习：GO-1大模型可以结合互联网视频和实在人类演示进行学习，增强模型对人类行为的了解，更好地为人类服务。

●。小样本快速泛化：GO-1大模型具有强壮的泛化才干，可以在很少数据乃至零样本下泛化到新场景、新使命，降低了具身模型的运用门槛，使得后练习本钱十分低。

●。一脑多形：GO-1大模型是通用机器人战略模型，可以在不同机器人形状之间搬迁，快速适配到不同本体，集体升智。

●。继续进化：GO-1大模型调配智元一整套数据回流体系，可以从实践履行遇到的问题数据中继续进化学习，越用越聪明。

GO-1：VLA进化到ViLLA。

GO-1大模型，依据具身范畴的数字金字塔所构建，吸纳了人类国际多种维度和类型的数据，让机器人在一开始就具有了通用的场景感知和言语才干，通用的动作了解才干，以及精密的动作履行力。

数字金字塔的底层是互联网的大规划纯文本与图文数据，可以协助机器人了解通用常识和场景。在这之上是大规划人类操作/跨本体视频，可以协助机器人学习人类或许其他本体的动作操作形式。更上一层则是仿真数据，用于增强泛化性，让机器人习惯不同场景、物体等。金字塔的顶层，则是高质量的真机示教数据，用于练习精准动作履行。

现有的VLA（Vision-Language-Action）架构，未有运用到数字金字塔中大规划人类/跨本体操作视频数据，缺少了一个重要的数据来历，导致迭代的本钱更高，进化的速度更慢。

那么，怎样的架构才干充分运用好这些数据？

智元提出了全新的Vision-Language-Latent-Action (ViLLA) 架构。与VLA架构比较，ViLLA经过猜测Latent Action Tokens（隐式动作符号），弥合了图画-文本输入与机器人履行动作之间的废弃，能有用运用高质量的AgiBot World数据集以及互联网大规划异构视频数据，增强战略的泛化才干。依据该架构，智元打造了通用具身基座大模型——GO-1。它由VLM(言语视觉模型)和MoE(专家混合模型)组成，输入为多相机的视觉信号、力觉信号、言语指令等多模态信息，直接输出机器人的动作履行序列。

这样，GO-1大模型可以帮机器人手足无措全面的“基础教育”和“职业教育”，机器人天然能习惯新的场景，可以轻松面临多种多样的环境和物体，快速学习新的操作。

用户给出指令告知机器人要做的工作，比方“挂衣服”，模型就可以依据看到的画面，了解这句话对应的使命要求。然后模型依据之前练习时看过的挂衣服数据，想象这个进程应该包含哪些操作进程，最终履行这一连串的进程，手足无措整个使命的操作。

在更深层的技能面，由于GO-1大模型在构建和练习阶段，学习了互联网的大规划纯文本和图文数据，所以能了解“挂衣服”在此情此景下的意义和要求；学习过人类操作视频和其他机器人的各种操作视频，所以能知道挂衣服这件事一般包含哪些环节；学习过仿真的不同衣服、不同衣柜、不同房间，模仿过挂衣服的操作，所以能了解环节中对应的物体和环境并打通整个使命进程；最终，由于学习过真机的示教数据，所以机器人能精准手足无措整个使命的操作。

具体来说，VLM作为通用具身基座大模型的骨干网络，承继开源多模态大模型InternVL2.5-2B的权重，运用互联网大规划纯文本和图文数据，让GO-1大模型具有了通用的场景感知和了解才干。

隐动作专家模型作为第一个专家模型，是GO-1大模型中隐式的规划器，它运用到了大规划人类操作和跨本体操作视频，让模型具有动作的了解才干。

GO-1大模型的最终是作为动作猜测器的动作专家模型，它运用高质量的仿真数据、真机数据，让模型具有了动作的精密履行才干。

智元通用具身基座大模型GO-1的推出，标志着具身智能向。通用化、敞开化、智能化。方向快速跨进：

●。从单一使命到多种使命：机器人可以在不同场景中履行多种使命，而不需要针对每个新使命从头练习。

●。从关闭环境到敞开国际：机器人不再局限于实验室，而是可以习惯多变的实在国际环境。

●。从预设程序到指令泛化：机器人可以了解自然言语指令，并依据语义进行组合推理，而不再局限于预设程序。

GO-1大模型将加快具身智能的遍及，机器人将从依靠特定使命的东西，向着具有通用智能的自主体开展，在商业、工业、家庭等多范畴发挥更大的效果，通向愈加通用万能的智能未来。

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