8 月 16 日消息，研究機構(gòu) Ai2 現(xiàn)已在 GitHub 開源了旗下 MolmoAct 機器人“行動推理模型”（Action Reasoning Model，ARM）模型，該模型主要運用于具身機器人場景，號稱可以解決機器人在三維空間中的動作規(guī)劃與理解問題。sij28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

據(jù)介紹，與傳統(tǒng)僅依賴文字描述推導(dǎo)動作的視覺語言行動模型（VLA）不同，MolmoAct 旨在克服語言難以完整表達(dá)三維環(huán)境深度和距離關(guān)系的不足。因此 MolmoAct 在第一階段會首先生成由 VQVAE 預(yù)訓(xùn)練得到的空間感知 Token，相應(yīng) Token 同時包含幾何結(jié)構(gòu)與位置信息，可用于評估物體間的距離，并為后續(xù)規(guī)劃提供基礎(chǔ)。sij28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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而在第二階段，模型會在圖像空間中生成一系列路徑點，作為任務(wù)的中間目標(biāo)，直觀展示動作展開的順序。第三階段，路徑點會被轉(zhuǎn)化為機器人末端執(zhí)行器或機械爪的低層馬達(dá)指令，并根據(jù)機器人運動學(xué)配置進行動作解碼。sij28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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研究團隊指出，在名為 SimplerEnv 的模擬測試環(huán)境中，MolmoAct-7B 在訓(xùn)練集未見過的任務(wù)中達(dá)到了 72.1% 的成功率，優(yōu)于 Physical Intelligence、谷歌、微軟和英偉達(dá)等實驗室的對照模型。在 LIBERO 模擬平臺的多任務(wù)與終身學(xué)習(xí)測試中，經(jīng)過高效參數(shù)微調(diào)，平均成功率提升至 86.6%。同時，相比業(yè)界 AI 機器人大模型，MolmoAct 的訓(xùn)練成本更低：預(yù)訓(xùn)練僅使用了 2630 萬樣本和 256 顆 H100 GPU，大約 1 天即可完成；微調(diào)則只需 64 顆 H100，約 2 小時即可完成。sij28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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此外，為降低機器人操作風(fēng)險并提升可解釋性，MolmoAct 在執(zhí)行動作前會將內(nèi)部規(guī)劃的運動軌跡疊加到輸入圖像上，用戶可以直接查看并修正動作方案。同時，用戶還可以通過平板等設(shè)備使用手繪方式標(biāo)注目標(biāo)姿態(tài)或路徑，模型會即時整合這些標(biāo)注進行一系列調(diào)整。sij28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

目前，Ai2 已在 GitHub 同步開源了 MolmoAct-7B 的完整資源（https://github.com/allenai/MolmoAct），官方強調(diào)，這些資源與工具可以幫助其他研究團隊在不同機器人平臺和任務(wù)中充分驗證與優(yōu)化。sij28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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