Il 29 maggio, questa mattina, il Centro di innovazione umanoide -humanoid -co -co -costruttiva nazionale e locale e il futuro Innovation Institute dell'Università di Fudan ha pubblicato ufficialmente il primo modello di moto robot umanoide generativo al mondo - "Mindloong" (Mindloggpt) .}
Il modello Mindloong prende "Natural Language Drive" come core e crea un ciclo chiuso completo dall'input multimodale alla generazione di movimento ad alta fedeltà, sovvertendo il tradizionale paradigma del controllo del movimento .
In altre parole, gli utenti non hanno bisogno di apprendere termini professionali o gestire software complessi . devono solo emettere istruzioni come parlare con gli umani, come "consegnare una tazza di caffè in un'elegante postura", "sventolando" o caricamento di un regolamento di riferimento . il modello mentale può ottenere automaticamente il semantico e generare azioni corrispondenti, e sostenere i dati reali di supporto in termini di refetta di riferimento . Istruzioni .
Questa capacità è sovversiva nei campi di istruzione e robot di servizio . Si dice che il modello mentale ha quattro vantaggi tecnici fondamentali:
Innanzitutto, l'interazione multimodale e l'unità a bassa soglia . devono solo guidare con un linguaggio naturale e il modello può "ascoltare tutte le azioni" .
In secondo luogo, il grado di simulazione e la coerenza dei tempi sono doppie scoperte . considerando i movimenti umani come "linguaggio di temporizzazione", la corsa, la danza e altri movimenti generati non sono solo fluidi e naturali, ma mantengono anche il ritmo inerziale del vero corpo umano .}}}}}}
In terzo luogo, sia la generazione della struttura che l'ottimizzazione dei dettagli hanno la stessa importanza . Il modello adotta una strategia di generazione graduale, raggiungendo il controllo di precisione a livello millimetro dalla postura globale agli angoli articolari locali .
In quarto luogo, il design leggero consente una vasta gamma di scenari ., garantendo le prestazioni, il volume del modello Mindloggpt è compresso a 1/3 dello stesso tipo di prodotti e può funzionare in tempo reale su piattaforme incorporate come robot educativi e dispositivi educativi indossabili, aprendo il modo per l'implementazione industriale .}}