商業(yè)
流量依賴、存貨上漲,伯希和IPO“放手一搏”
還面臨諸多問(wèn)題。
程夢(mèng)玲
15小時(shí)前
靈初智能近日發(fā)布了其首個(gè)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)的端到端具身模型 Psi R0。該模型通過(guò)雙靈巧手協(xié)同操作,能夠完成復(fù)雜的長(zhǎng)程任務(wù),并具備跨物品、跨場(chǎng)景的泛化能力。
Psi R0 在電商場(chǎng)景中表現(xiàn)尤為突出。以商品打包為例,這一任務(wù)涉及抓取、掃碼、放置、塑料袋打結(jié)等多個(gè)操作步驟。Psi R0 能夠流暢地完成這一系列動(dòng)作,官方表示,該模型在客戶現(xiàn)場(chǎng)可以取代一個(gè)完整工位。
該模型通過(guò)海量仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練出雙手操作的智能體,并采用雙向訓(xùn)練框架串聯(lián)多技能,率先在開(kāi)放環(huán)境中完成長(zhǎng)程任務(wù)。其技能訓(xùn)練框架從物體時(shí)空軌跡中抽象出關(guān)鍵信息,構(gòu)建通用目標(biāo)函數(shù),解決了獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)難設(shè)計(jì)的問(wèn)題。
在后訓(xùn)練階段,Psi R0 通過(guò)少量高質(zhì)量真機(jī)數(shù)據(jù)對(duì)齊,進(jìn)一步提升長(zhǎng)程任務(wù)的成功率。雙向訓(xùn)練框架中的轉(zhuǎn)移可行性函數(shù)則微調(diào)技能,提高串聯(lián)的成功率與泛化性,使模型在遭遇操作失敗時(shí)能夠迅速調(diào)整策略,確保高成功率。