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传统MLLM在视觉感知和理解人类语言指令方面等通用任务上一直表现出极大的潜力，但缺乏与现实环境的物理交互能力。而具身智能往往受限于单一模态的感知与决策瓶颈。智源最新发布RoboBrain，融合了多模态大模型+具身智能，突破了像“提起茶壶并将水倒入杯子”的现有MLLMs任务难题。
该论文已被CVPR2025录用，商汤、Figure等巨头都在纷纷下场具身智能交互新模型，找准方向，这就是下一个顶会风口！
研梦非凡邀请了曾在某上市公司担任高级算法工程师的张导师，4月23日独家上线《RoboBrain-开启具身智能交互新纪元！》从机器人领域难点数据集ShareRobot入手，到RoboBrain模型结构，重点演示RoboBrain推理Demo！！
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MLLM机器人基本信息
潜在应用场景
应用能力
（1）长距离操作任务规划
（2）物体可供性感知
（3）操作轨迹预测
（4）视觉问答任务
大规模、细粒度数据集ShareRobot
特性
（1）细粒度
（2）多维度
（3）高质量
（4）大规模
（5）丰富多样性
（6）易扩展性
数据筛选原则
数据标注流程
（1）规划标注
（2）可供性标注
（3）轨迹标注
数据构造过程
RoboBrain模型结构（重点）
视觉编码器（ViT）+Projectior+大语言模型（LLM）
可供性感知和轨迹预测A-LoRA+T-LoRA
训练流程
Phase1通用OV训练
Phase2机器人训练
RoboBrain推理Demo演示（重点）
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张老师
985高校硕士毕业，现在某上市公司担任高级算法工程师
在自动驾驶感知领域有超5年工作经验，熟练掌握python、pytorch，对目标检测、目标跟踪、图像分割、点云、多模态、模型轻量化和部署方向有多年的项目经验。
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