Xiaomi ने Xiaomi-Robotics-U0 लॉन्च किया, जो एकीकृत सन्निहित संश्लेषण के लिए 38-बिलियन-पैरामीटर मल्टीमॉडल ऑटोरेग्रेसिव मॉडल है। यह मॉडल सन्निहित पीढ़ी को बु...
Xiaomi ने Xiaomi-Robotics-U0 लॉन्च किया, जो एकीकृत सन्निहित संश्लेषण के लिए 38-बिलियन-पैरामीटर
मल्टीमॉडल ऑटोरेग्रेसिव मॉडल है। यह मॉडल सन्निहित पीढ़ी को बुनियादी छवि और वीडियो पीढ़ी के विस्तार के रूप में देखता है, संयुक्त रूप से टेक्स्ट-टू-इमेज, छवि संपादन, सन्निहित दृश्य निर्माण, सन्निहित प्रवासन और सन्निहित वीडियो पीढ़ी का अनुकूलन करता है। यह विभिन्न रोबोट रूपों में उच्च गुणवत्ता वाले बहु-दृश्य दृश्य पीढ़ी का समर्थन करने वाला पहला मॉडल है, जो संरचित, नियंत्रणीय अवतार प्रवास पेश करता है। मॉडल एकल-चरण और अनुक्रमिक पीढ़ी के कार्यों में SOTA प्राप्त करता है, सन्निहित दृश्य निर्माण और स्थानांतरण के मानव मूल्यांकन में GPT-Image-2.0 को पार करता है, विश्व क्षेत्र में सन्निहित वीडियो पीढ़ी में पहले स्थान पर है, और वास्तविक दुनिया के हेरफेर कार्यों पर pi_0.5 की आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन सफलता दर को 36.9% से बढ़ाकर 63.2% कर देता है। कोड और चौकियां ओपन सोर्स हैं।
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材料摘要称，小米推出380亿参数多模态自回归模型Xiaomi-Robotics-U0，将图像、视频与多类具身生成任务纳入联合优化，并已开源代码与检查点。
该模型把具身生成视为基础图像和视频生成的延伸，覆盖文生图、图像编辑、具身场景生成、具身迁移与具身视频生成。正文摘录仅介绍arXivLabs，未提供论文技术细节。
Aioga判断，其主要编辑价值在于尝试以单一自回归模型统一多种具身合成任务，并强调跨机器人形态和结构化控制；但现有材料中的性能结论主要来自摘要，仍需论文实验细节支撑。
若摘要所述结果可复现，该方法可能降低不同机器人形态间场景与视频数据生成的割裂程度，并为真实世界操控的分布外泛化提供辅助；目前不能据此推断其已具备通用机器人控制能力。 值得关注论文对训练数据、评测协议、基线设置、人类评估流程及真实世界任务的披露，并核验World Arena排名、与GPT-Image-2.0的比较，以及36.9%至63.2%的提升能否独立复现。
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स्रोत: HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
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Content record: source-page · Updated: 2026-07-13T14:57:58.000Z
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