开源具身基础模型 Isaac 0.5 发布:36B 参数、35 种机器人、公开权重
AkshatS07 · x · 2026-09-03
Perceptron 发布开源具身基础模型 Isaac 0.5,自称首个同时覆盖多模态视频理解、具身推理与机器人控制前沿的开源模型。
关键信息:
- 36B 参数稀疏模型,输入图像/视频/语言指令/机器人状态/历史动作,可视频问答、指认物体、跨帧追踪、报告任务进度并生成机器人动作;可微调为 policy,也可将视觉输出嵌入 planner/controller
- 训练数据:100K 小时机器人交互、100 万小时通用视频、3T 多模态 token、覆盖 35+ 种机器人本体
- 提出 video/egocentric/UMI/teleop 数据配比的 scaling law:通用视频从 1,000 小时扩到 100 万小时,达到同等 held-out 动作损失所需的遥操作数据从约 5,900 小时降至 28 小时
- 与 π0.7、π0.5、Qwen-VLA 等模型给出控制方案对比表,开源权重与论文均已放出,YAM 与 SO-101 checkpoints 即将发布
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