Автор: Денис Аветисян
Новая модель объединяет возможности зрения, языка и управления для достижения передовых результатов в робототехнике и автономном вождении.
Представлена унифицированная модель MiMo-Embodied, демонстрирующая передовые показатели в задачах воплощенного искусственного интеллекта и автономного вождения благодаря специализированному обучению, всеобъемлющему набору данных и прогрессивной четырехэтапной стратегии обучения.
Несмотря на значительные успехи в области искусственного интеллекта, создание единой модели, эффективно работающей как в задачах воплощенного ИИ, так и в автономном вождении, оставалось сложной задачей. В данной работе, представленной в ‘MiMo-Embodied: X-Embodied Foundation Model Technical Report’, мы представляем MiMo-Embodied — первую кросс-воплощенную фундаментальную модель, демонстрирующую передовые результаты в обеих областях. Модель превосходит существующие аналоги по 17 бенчмаркам в задачах планирования, предсказания доступных действий и пространственного понимания, а также по 12 бенчмаркам, охватывающим восприятие окружающей среды, прогнозирование статуса и планирование движения в автономном вождении. Возможно ли, используя подобные мультимодальные подходы, создать действительно универсального агента, способного к адаптации в различных реальных сценариях?
Разрыв между Воплощенным ИИ и Автономным Вождением
Существующие системы воплощенного искусственного интеллекта и автономного вождения часто функционируют разобщенно, что приводит к фрагментированному восприятию окружающей среды. Вместо целостной картины мира, каждая система оперирует собственным набором данных и алгоритмов, что затрудняет координацию и принятие обоснованных решений в сложных ситуациях. Например, робот, способный к манипуляциям с объектами, может не иметь достаточного понимания дорожной обстановки, а автомобиль с автопилотом — не уметь адаптироваться к неожиданным препятствиям, не предусмотренным в его программном обеспечении. Такая изоляция ограничивает возможности создания действительно интеллектуальных агентов, способных к гибкому и эффективному взаимодействию с реальным миром и препятствует развитию более безопасных и надежных автономных систем.
Разрозненность систем воплощенного искусственного интеллекта и автономного вождения существенно замедляет создание действительно разумных агентов, способных к сложным взаимодействиям с окружающим миром. Отсутствие единой платформы для обработки информации приводит к тому, что системы испытывают трудности в адаптации к непредсказуемым ситуациям и эффективному решению задач, требующих комплексного анализа. Например, автономный автомобиль может успешно ориентироваться в структурированной среде, но испытывать затруднения при встрече с неожиданным препятствием или нестандартным поведением пешеходов, поскольку не обладает достаточным уровнем понимания контекста. Подобные ограничения подчеркивают необходимость интеграции различных подходов к искусственному интеллекту для достижения более высокой степени автономности и надежности в реальных условиях.
Для достижения действительно надежного и обобщенного искусственного интеллекта необходима унифицированная модель, способная бесшовно интегрировать восприятие, планирование и действие. Такой подход позволяет системе не просто обрабатывать поступающую информацию, но и активно взаимодействовать с окружающей средой, предвидеть последствия своих действий и адаптироваться к изменяющимся условиям. Вместо последовательного выполнения отдельных задач — сначала восприятие, затем планирование, и, наконец, действие — интегрированная модель обеспечивает непрерывный цикл, где каждый этап влияет на остальные, повышая эффективность и гибкость системы. Это особенно важно в сложных сценариях, где требуется быстрое принятие решений и способность справляться с неопределенностью, как, например, в автономном вождении или робототехнике, где $s(t)$ — состояние системы в момент времени $t$ — напрямую зависит от согласованной работы всех компонентов.
MiMo-Embodied: Прогрессивная Стратегия Обучения
MiMo-Embodied использует четырехэтапный процесс обучения для последовательного повышения своих возможностей, начиная с прочной основы понимания визуальной и текстовой информации, предоставляемой моделью MiMo-VL. Этот подход позволяет модели эффективно усваивать сложные взаимосвязи между визуальными данными и языковыми инструкциями. Первоначальное обучение на базе MiMo-VL обеспечивает надежную отправную точку для последующих этапов, фокусирующихся на совершенствовании конкретных навыков и возможностей. Последующие этапы обучения строятся на этой базе, используя накопленные знания для достижения более высоких уровней производительности в различных задачах.
Процесс обучения MiMo-Embodied включает в себя тонкую настройку с использованием метода Chain-of-Thought (CoT), направленную на повышение способности к сложному рассуждению и принятию более детализированных решений. CoT предполагает обучение модели генерировать промежуточные шаги рассуждений, предшествующие окончательному ответу, что позволяет ей лучше понимать и решать задачи, требующие многоэтапного анализа. В ходе тонкой настройки CoT используются наборы данных, содержащие примеры задач с подробными объяснениями, что позволяет модели усвоить структуру логического мышления и применять её к новым, ранее не встречавшимся задачам. Это приводит к улучшению точности и надежности принимаемых решений, особенно в ситуациях, требующих анализа сложных взаимосвязей и учета множества факторов.
Последующие этапы обучения MiMo-Embodied используют тонкую настройку с подкреплением (Reinforcement Learning Fine-tuning) для повышения производительности в конкретных задачах. Этот процесс управляется алгоритмом GRPO Optimization, который обеспечивает эффективное исследование пространства действий и оптимизацию политики агента. GRPO (Generalized Reward-based Policy Optimization) позволяет модели адаптироваться к сложным сценариям, максимизируя вознаграждение и улучшая качество принимаемых решений. Алгоритм GRPO использует преимущества как on-policy, так и off-policy методов обучения, что обеспечивает стабильность и скорость сходимости в процессе тонкой настройки.
Оценка Ключевых Возможностей и Сравнение с Аналогами
MiMo-Embodied демонстрирует высокую эффективность в ключевых областях, включая точное восприятие окружающей среды, эффективное планирование задач и прогнозирование состояния объектов. Система способна надежно определять характеристики и взаимосвязи элементов окружения, что позволяет ей формировать оптимальные планы действий для достижения поставленных целей. Прогнозирование состояния позволяет MiMo-Embodied предвидеть изменения в окружающей среде и адаптировать свои действия для поддержания стабильной и безопасной работы, обеспечивая устойчивость в динамичных условиях. Данные возможности реализованы за счет комплексного подхода к обработке визуальной информации и интеграции с модулем планирования, что обеспечивает надежную и эффективную работу системы в различных сценариях.
Ключевым фактором успеха MiMo-Embodied является высокая точность предсказания аффордансов, подтвержденная использованием эталонных наборов данных, таких как RoboAfford, VABench и RoboRefIt. На этих наборах данных MiMo-Embodied демонстрирует передовые результаты, превосходя существующие модели во всех протестированных бенчмарках. Это указывает на способность системы точно оценивать возможности взаимодействия с объектами в окружающей среде, что критически важно для эффективного планирования действий и автономной навигации.
Пространственное понимание MiMo-Embodied позволяет ему успешно ориентироваться и взаимодействовать со сложными окружениями, демонстрируя производительность, сопоставимую с существующими моделями в этой области. Модуль планирования движения обеспечивает безопасную и эффективную автономную работу, достигая лидирующих результатов на 12 бенчмарках для автономного вождения, что подтверждает его способность к надежному и продуманному планированию траекторий и избежанию препятствий в динамичных средах.
MiMo-Embodied демонстрирует передовые результаты на 17 эталонных задачах в области воплощенного искусственного интеллекта (embodied AI). В частности, система значительно превосходит другие воплощенные визуально-языковые модели (VLMs) на таких эталонных наборах данных, как VABench-Point, Part-Afford и RoboAfford-Eval. Это превосходство подтверждает высокую эффективность MiMo-Embodied в задачах, требующих понимания окружающей среды и взаимодействия с ней, а также ее способность к планированию и выполнению действий в сложных условиях.
Будущие Направления и Более Широкие Последствия
Унифицированная архитектура MiMo-Embodied открывает принципиально новые возможности для создания адаптивных и интеллектуальных агентов, способных эффективно функционировать в сложных реальных сценариях. В отличие от традиционных подходов, требующих разработки отдельных моделей для каждого конкретного действия или среды, MiMo-Embodied обеспечивает единую основу для восприятия, планирования и выполнения задач. Это достигается за счет интеграции различных модальностей — зрения, тактильных ощущений, проприоцепции — в единое представление о мире, позволяющее агенту гибко реагировать на изменяющиеся условия и успешно ориентироваться в незнакомой обстановке. Подобная унификация не только повышает эффективность агентов, но и значительно упрощает процесс их обучения и развертывания, представляя собой важный шаг на пути к созданию по-настоящему универсального искусственного интеллекта.
Предлагаемая архитектура MiMo-Embodied открывает перспективный путь к созданию действительно универсального искусственного интеллекта, где агенты способны без труда переключаться между различными задачами и средами. В отличие от существующих систем, специализирующихся на конкретных областях, данная модель стремится к интеграции и обобщению знаний, позволяя агенту адаптироваться к новым вызовам без необходимости переобучения с нуля. Это открывает возможности для разработки интеллектуальных систем, способных решать широкий спектр задач, от управления сложными производственными процессами до оказания помощи людям в повседневной жизни, что является ключевым шагом к созданию поистине автономных и полезных интеллектуальных агентов.
Дальнейшие исследования сосредоточены на расширении возможностей модели для обработки ещё более сложных сценариев и изучении её применения в таких областях, как вспомогательная робототехника и персонализированная медицина. Предполагается, что увеличение масштаба модели позволит ей успешно функционировать в непредсказуемых условиях реального мира, решая разнообразные задачи, требующие адаптивности и принятия решений в реальном времени. В области вспомогательной робототехники это может привести к созданию роботов-помощников, способных оказывать поддержку людям с ограниченными возможностями, выполняя бытовые задачи или оказывая физическую помощь. В сфере персонализированной медицины, модель может быть использована для анализа больших объёмов медицинских данных, помогая врачам в диагностике заболеваний и разработке индивидуальных планов лечения, учитывающих уникальные особенности каждого пациента. Развитие в этих направлениях обещает значительный прогресс в улучшении качества жизни и расширении возможностей для людей.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к глубокому пониманию систем искусственного интеллекта, что находит отражение в подходе к созданию MiMo-Embodied. Модель, объединяющая возможности восприятия и обучения, призвана не просто выполнять задачи, но и адаптироваться к различным условиям, что требует тщательного анализа её внутренних механизмов. Как однажды заметил Дональд Кнут: «Оптимизм — это вера в то, что всё будет хорошо, пессимизм — уверенность в том, что всё плохо, а реалист — это тот, кто понимает, что всё могло быть лучше». Подобная установка на постоянное совершенствование и критический взгляд на существующие решения лежат в основе разработки MiMo-Embodied, стремящейся к достижению передовых результатов в области воплощенного искусственного интеллекта и автономного вождения.
Куда Ведет Дорога?
Представленная работа, хотя и демонстрирует впечатляющие результаты в области воплощенного искусственного интеллекта и автономного вождения, лишь приоткрывает завесу над истинной сложностью проблемы. Модель MiMo-Embodied, безусловно, шагает вперед, но вопрос в том — куда? Очевидно, что объединение различных модальностей данных — лишь первый шаг. Настоящим вызовом остается создание систем, способных к настоящему пониманию контекста, а не просто к статистической корреляции между сигналами. Пока что, это скорее искуссный фокусник, чем разумный пилот.
Необходимо признать, что существующие наборы данных, даже столь обширные, как используемые в данной работе, неизбежно содержат смещения и упрощения. Реальный мир хаотичен и непредсказуем, и любая попытка его моделирования обречена на неполноту. Интересно, что произойдет, если подвергнуть систему MiMo-Embodied воздействию действительно аномальных ситуаций, выходящих за рамки тренировочных данных? Скорее всего, она провалится, подтвердив, что ее «интеллект» — всего лишь иллюзия, основанная на заученных паттернах.
Будущие исследования, вероятно, должны сосредоточиться на разработке более гибких и адаптивных архитектур, способных к обучению «на лету» и к самостоятельному выявлению причинно-следственных связей. И, возможно, стоит пересмотреть саму концепцию «интеллекта» — не в поисках универсального алгоритма, а в изучении принципов самоорганизации и эволюции, лежащих в основе живых систем. Ведь подлинный интеллект — это не решение задач, а способность создавать новые задачи.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.16518.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовая связь на больших расстояниях: новый гибридный подход
- Квантовое обучение: новый взгляд на фазовые переходы
- Маленький шаг в скрытом пространстве — огромный скачок для изображения
- Квантовая схема: адаптация к шуму для многочиповых систем
- Квантовая симуляция без издержек: новый подход к динамике открытых систем
2025-11-21 17:29