Автор: Денис Аветисян
Компактная модель Evo-1 демонстрирует впечатляющие результаты в задачах управления роботами, не требуя огромных объемов данных для предварительного обучения.
Однако масштабирование этих моделей для развертывания в реальных условиях представляет значительные вычислительные и data-эффективные проблемы. Необходимы новые алгоритмы и аппаратные решения.
Если результат нельзя воспроизвести, то сама суть действия теряет свою определенность.
Evo-1: Легковесная Архитектура для Эффективного Управления Роботами
Evo-1 представляет собой новый подход к моделированию VLA, ориентированный на эффективность без ущерба для производительности. В основе разработки лежит оптимизация вычислительных ресурсов при сохранении точности и скорости работы.
Ключевым компонентом Evo-1 является InternVL3-1B, используемый в качестве основы для обработки визуальной и языковой информации. Визуальное кодирование осуществляется InternViT-300M, языковое понимание – Qwen2.5-0.5B. Это позволяет модели эффективно интерпретировать сложные сцены и инструкции.
Важным аспектом является применение Cross-Modulated Diffusion Transformer для генерации непрерывных траекторий действий, управляемых техниками Flow Matching. Этот подход обеспечивает плавное и предсказуемое поведение модели. Для согласования модулей восприятия и управления используется двухэтапный процесс обучения, улучшающий обобщающую способность.
Валидация и Производительность на Стандартных Роботизированных Тестах
Система Evo-1 прошла всестороннюю оценку на ряде сложных роботизированных тестов, включая Meta-World, LIBERO и RoboTwin, демонстрируя способность к достижению высоких показателей успешности и адаптации к различным задачам.
Показатели эффективности последовательно подтверждают превосходство Evo-1, достигая state-of-the-art результата в Meta-World – 80.6%. Легковесная архитектура позволяет развертывать систему в реальном времени на роботизированных платформах с ограниченными ресурсами.
В сравнении с более крупными VLA-моделями, Evo-1 обеспечивает сопоставимую производительность при значительно меньших вычислительных затратах. Система превзошла предыдущие state-of-the-art решения на RoboTwin на 6.9%, достигла 94.8% на LIBERO, используя при этом только 0.77B параметров, 2.3 GB GPU памяти и достигая частоты инференса 16.4 Hz.
К Масштабируемому и Обобщенному Роботизированному Интеллекту
Успех архитектуры Evo-1 подчеркивает важность эффективных структур в развитии робототехники и искусственного интеллекта. Данная модель демонстрирует значительный прогресс в области автономного управления роботами, обеспечивая высокую производительность при относительно небольших вычислительных затратах.
OpenVLA демонстрирует потенциал переноса знаний между различными воплощениями роботов посредством демонстрационных данных, позволяя обученной модели адаптироваться к новым аппаратным платформам с минимальными усилиями.
SmolVLA демонстрирует дальнейшее уменьшение размера модели. Evo-1 превосходит SmolVLA (на 50%) и OpenVLA-OFT (на 55%) в реальных оценках, достигая 78% успешности. Способность обучать и развертывать VLA модели на периферийных устройствах откроет новые возможности в таких областях, как вспомогательная робототехника, производство и исследование.
Подобно тому, как математическое доказательство раскрывает истину, эти модели демонстрируют, что эффективность алгоритма является фундаментом истинного интеллекта.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию детерминированных и предсказуемых систем. Модель Evo-1, благодаря своей компактной архитектуре и двухэтапному обучению, стремится к достижению высокой производительности в задачах манипулирования роботами, избегая зависимости от масштабных наборов данных. Этот подход перекликается с принципами математической чистоты и доказуемости алгоритмов. Как некогда заметил Анри Пуанкаре: «Необходимо прежде всего видеть, а потом уже думать». Данное высказывание отражает важность ясного понимания принципов работы системы, прежде чем делать выводы о ее эффективности. В контексте Evo-1, это означает, что архитектура модели и процесс обучения должны быть прозрачными и понятными, а не просто эмпирически подобранными для достижения хороших результатов на тестовых данных.
Что дальше?
Представленная работа, несомненно, демонстрирует изящество компактной архитектуры в решении задач манипулирования роботами. Однако, нельзя забывать, что эффективность модели, основанная на двухэтапном обучении, является лишь симптомом, а не лекарством. Вопрос о фундаментальной необходимости огромных объемов данных для обучения моделей, воспринимающих мир как последовательность взаимосвязанных визуальных, языковых и моторных сигналов, остается открытым. Успех Evo-1, избегающего масштабного предварительного обучения на данных роботов, не отменяет факта, что истинная обобщающая способность требует доказательной базы, а не просто «хорошей работы на тестах».
В дальнейшем, необходимо сосредоточиться не на уменьшении размера модели, а на повышении её способности к абстракции. Следует исследовать методы, позволяющие алгоритму выводить новые стратегии манипулирования из минимального набора принципов, а не просто воспроизводить заученные последовательности действий. Эвристические подходы, хоть и удобны, всегда несут в себе риск ошибки, и стремление к математической чистоте должно оставаться приоритетом.
В конечном итоге, задача состоит не в создании «умных» роботов, а в построении систем, способных к логическому выводу и адаптации в условиях неопределенности. Истинное решение потребует не просто оптимизации архитектуры, а переосмысления самой концепции машинного обучения, с акцентом на формальную верификацию и доказательную базу.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04555.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Визуальное мышление нового поколения: V-Thinker
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовые эксперименты: новый подход к воспроизводимости
- Симметрия в квантовом машинном обучении: поиск оптимального баланса
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
2025-11-07 22:25