Xiaomi ha lanciato Xiaomi-Robotics-U0, un modello autoregressivo multimodale da 38 miliardi di parametri per la sintesi incarnata unificata. Questo modello...
Xiaomi ha lanciato Xiaomi-Robotics-U0, un modello autoregressivo multimodale da 38 miliardi di
parametri per la sintesi incarnata unificata. Questo modello considera la generazione incarnata come un'estensione della generazione di base di immagini e video, ottimizzando congiuntamente il testo-immagine, il montaggio delle immagini, la generazione di scene incarnate, la migrazione incorporata e la generazione di video incarnato. È il primo modello a supportare la generazione di scene multi-view di alta qualità tra varie forme robotiche, introducendo una migrazione strutturata e controllabile dell'incarnazione. Il modello raggiunge SOTA nei compiti di generazione a singolo passaggio e sequenziali, supera GPT-Image-2.0 nella valutazione umana della generazione e trasferimento di scene incarnate, si classifica primo nella generazione di video incarnati nel World Arena e aumenta il tasso di successo fuori distribuzione di pi_0.5 nei compiti di manipolazione reali dal 36,9% al 63,2%. Il codice e i checkpoint sono open source.
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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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Fonte: HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
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