Perceptron 开源 360 亿参数具身基础模型 Isaac 0.5
AkshatS07 · x · 2026-09-10
Perceptron 发布开源具身基础模型 Isaac 0.5，称其为首个在多模态视频理解、具身推理与机器人控制前沿的开源模型。
- 架构：360 亿参数稀疏模型，输入图像、视频、语言指令、机器人状态与历史动作；可回答视频问题、指点并跟踪物体、报告任务进度、生成机器人动作，可微调为策略或嵌入规划器/控制器/数据引擎。
- 数据规模：来自 35+ 种机器人本体、10 万小时机器人经验、100 万小时通用视频、3 万亿多模态 token，从头联合训练视频理解、空间定位、进度估计与动作生成。
- Scaling law：给出通用视频/第一人称/UMI/遥操作数据的配比框架。实验显示通用视频从 1000 小时扩到 100 万小时后，达到同等校准动作损失所需遥操作数据从约 5900 小时降到 28 小时。
- 实用：装箱等新重复任务约 30 个 episodes 微调即可可靠完成；对比表显示其对 π0.5/π0.7、Qwen-VLA 等在开放性与开源度上的优势。
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