22 сентября команда Foundation Model компании Li Auto представила трилогию embodied-AI: систему ME-Brain-1.0, унифицированную модель понимания и генерации действий в мире MachEmbodied-U0 (ME-U0) и когнитивные модели MachEmbodied-VLM (ME-VLM). Официальный английский бренд — Li Auto / MachEmbodied. Редакционный акцент сделан на архитектуре системы и модели — память, когнитивные функции и действия, а не на маркетинге электромобилей.
Согласно техническому блогу ME-Brain-1.0, система объединяет Evolvable Memory (эволюционирующую память), Cognitive Core (когнитивное ядро) и event-driven Action Model (событийно-ориентированную модель действий) в цикл выполнения, захвата опыта и обновления навыков. Cognitive Core предлагается в виде модели MoE с 35 миллиардами параметров (35B-A3B) и пограничного варианта с 4 миллиардами параметров (4B edge). Лабораторные тесты показывают средний результат около 70,9 на embodied-тестах и 72,5 на agent-тестах для большой версии ядра, а версия с 4 миллиардами параметров занимает второе место в этих сравнениях. Утверждается, что Evolvable Memory и связанные с ней модули работают на SoC M100 от Li Auto для генерации и извлечения данных в памяти на устройстве. ME-VLM описывается как путь развития Cognitive Core, при этом задержка Prefill на M100 сокращена примерно с 400 мс до 188 мс за счет сжатия токенов и квантования W4A8 в примечаниях к развертыванию.
ME-U0 была предварительно обучена примерно на 4200 часах данных, отфильтрованных из больших наборов данных роботов и пулов от первого лица. Метрики компании показывают средний успех 99,1% на стандартных тестах LIBERO, 81,8% на LIBERO-Plus без специальной адаптации и показатель процесса 17,66 на RoboDojo-Sim среди участвующих моделей мира-действий. Архитектура использует двойные эксперты по пониманию и генерации с многоскоростным роторным позиционным кодированием, чтобы визуальные латентные представления и токены действий оставались временно согласованными.
Сторонние обзоры демонстрационных видео, включая материал Robot Forward, переопубликованный Phoenix Tech, отмечают видимые паузы захвата, случайные ошибки захвата и незавершенные открытые задачи, даже если сценарии в скриптовых сценах выполняются успешно — это полезные оговорки наряду с лабораторными рейтингами. Тесты остаются на уровне отчетов Li Auto до тех пор, пока их не воспроизведут внешние лаборатории; ближайший сигнал — это упакованный стек памяти-когнитивных функций-действий с документированным путем к SoC для периферийных вычислений, а не анонс единого шасси.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily
