Perceptron 发布具身基础模型 Isaac 0.5，将遥操作需求降低 210 倍
rohanpaul_ai · x · 2026-08-27
Perceptron 发布了开源权重的具身基础模型 Isaac 0.5，这是一个 36B 参数的动态 MoE 模型。它结合了多模态视频理解、具身推理和机器人控制，能直接输出物体位置、任务进度或机器人动作。该模型通过无动作视频预训练，将机器人遥操作数据需求降低了 210 倍，且单样本微调表现显著。它既可以直接作为策略控制机械臂，也可以作为视觉感知模块输入给其他规划器。
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