容量越大越不壞？24萬塊硬盤故障率報告公布 這些產品零故障
8月5日消息，云存儲服務商Backblaze發布了最新的硬盤故障率報告，年故障率有所上升。Backblaze發布的硬盤季度統計數據，其中包括故障率等重要方面。這些結
在機器人技術的前沿探索中，一款名為智元啟元大模型Genie Operator-1（GO-1）的創新成果近日橫空出世，由智元機器人公司正式發布。這一突破性進展標志著通用具身基座模型邁入嶄新階段，為機器人智能化發展開辟了新路徑。
GO-1的核心在于其創新的Vision-Language-Latent-Action（ViLLA）框架，該框架巧妙融合了VLM（多模態大模型）與MoE（混合專家）技術，展現出卓越的性能。VLM作為主干網絡，基于開源多模態大模型5-2B的權重，通過大規模互聯網數據訓練，賦予了GO-1強大的場景感知與理解能力。而MoE則進一步強化了模型的動作規劃與執行能力，使其能夠理解并執行復雜任務。
GO-1的五大亮點尤為引人注目：采訓推一體化設計，實現了數據采集、模型訓練與推理的無縫銜接；小樣本快速泛化能力，使得模型能夠在極少數據甚至零樣本情況下適應新場景與新任務；一腦多形特性，讓GO-1能夠輕松遷移至不同形態的機器人本體；持續進化機制，通過數據回流系統不斷學習與優化；以及人類視頻學習能力，利用互聯網視頻與真實人類示范提升模型對人類行為的理解。
在構建過程中，GO-1采用了數字金字塔結構，從底層的互聯網大規模純文本與圖文數據，到人類操作視頻、仿真數據，再到頂層的真機示教數據，層層遞進，為機器人提供了全面的“基礎教育”與“能力培訓”。這種設計使得GO-1能夠輕松應對多樣化的環境與物體，快速學習并執行新操作。
ViLLA框架的引入，更是讓GO-1在接收多相機視覺信號與人類語言指令后，能夠直接輸出機器人的動作執行。與傳統的Vision-Language-Action（VLA）模型相比，ViLLA通過預測隱式動作標記（Latent Action Tokens），有效彌合了圖像-文本輸入與機器人執行動作之間的鴻溝。例如，當用戶以自然語言向機器人發出“掛衣服”的指令時，GO-1能夠迅速理解任務要求，規劃并執行掛衣服的各個步驟。
GO-1的廣泛應用場景同樣令人矚目。從家庭場景中的準備餐食、收拾桌面，到辦公和商業場景中的接待訪客、發放物品，再到工業等更多領域的操作任務，GO-1都能夠迅速適應并高效完成。GO-1的數據回流機制還使其能夠持續進化，不斷優化自身性能。例如，在制作咖啡時若出現杯子放歪的情況，GO-1能夠從錯誤中學習，直至成功完成任務。
智元啟元大模型GO-1的成功發布，不僅展現了智元機器人在具身智能領域的深厚積累與創新實力，更為機器人技術的未來發展指明了方向。隨著GO-1的廣泛應用與持續優化，我們有理由相信，機器人將在更多場景中替代人類完成工作，為人類生活帶來更多便利與驚喜。
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