Xiaomi libera su modelo base de robótica Xiaomi-Robotics-1 de código abierto
hace 25 minutos · Actualizado hace 13 minutos
Xiaomi ha abierto el código de Xiaomi-Robotics-1, un modelo base plug‑and‑play para robótica, disponible en GitHub, Hugging Face y su portal oficial, con entrenamiento en datos reales y benchmarks integrados.
El proyecto combina entrenamiento en múltiples morfologías, post‑entrenamiento en más de 10 000 horas y scripts de benchmarking para comparar rendimiento en tareas de manipulación.
Xiaomi ha anunciado la apertura del código de su modelo base para robótica, llamado Xiaomi-Robotics-1. El anuncio se publicó en la cuenta de Weibo el 5 de agosto e incluye entrenamiento real y despliegue, junto a código de benchmarks.
Datos de entrenamiento y diseño del modelo
Con una estrategia de dos fases, se inicia con más de 100.000 horas de datos reales de UMI y, en una segunda fase, recibe más de 10.000 horas de post-entrenamiento en diversas plataformas robóticas para mejorar la compatibilidad entre morfologías.
En la fase de preentrenamiento, al recibir la entrada visual y las instrucciones en lenguaje, el modelo predice una secuencia de acciones para mover una escena desde su estado actual al estado objetivo, sirviendo como base para tareas de manipulación robótica.
El proyecto de código abierto, que incluye código y checkpoints del modelo, está disponible en el sitio oficial de Xiaomi Robotics, en GitHub y en Hugging Face.
Contexto y relevancia
Este esfuerzo de código abierto continúa tras el anuncio de julio que presentó Xiaomi-Robotics-1 como un modelo base plug-and-play. Al combinar datos reales y entrenamiento entre morfologías distintas, persigue una amplia aplicabilidad en control y manipulación robótica.
Quienes deseen explorar el modelo y las herramientas asociadas pueden descargar el código y los datos mediante los enlaces anteriores. La disponibilidad de scripts de benchmarking facilita comparar rendimientos y evaluar tareas o entornos personalizados.
En resumen, Xiaomi ofrece una base de robótica reutilizable que integra datos reales y evaluación integrada, con el objetivo de acelerar la investigación y el desarrollo en IA para robótica.
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