A Xiaomi lançou o Xiaomi-Robotics-U0, um modelo autoregressivo multimodal multimodal com 38 bilhões de parâmetros para síntese incorporada unificada. Este...
A Xiaomi lançou o Xiaomi-Robotics-U0, um modelo autoregressivo multimodal multimodal com 38 bilhões
de parâmetros para síntese incorporada unificada. Este modelo vê a geração incorporada como uma extensão da geração básica de imagens e vídeos, otimizando conjuntamente texto para imagem, edição de imagens, geração de cena incorporada, migração incorporada e geração de vídeo incorporado. É o primeiro modelo a suportar geração de cenas multi-vista de alta qualidade em várias formas robóticas, introduzindo migração estruturada e controlável de corpos. O modelo alcança SOTA em tarefas de geração em etapas únicas e sequenciais, supera o GPT-Image-2.0 na avaliação humana da geração e transferência de cenas incorporadas, ocupa o primeiro lugar em geração de vídeo incorporado na World Arena e aumenta a taxa de sucesso fora de distribuição do pi_0.5 em tarefas de manipulação do mundo real de 36,9% para 63,2%. O código e os checkpoints são 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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Content record: source-page · Updated: 2026-07-13T14:57:58.000Z
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