Perceptron 开源具身基础模型 Isaac 0.5：36B 参数视频理解+机器人控制
AkshatS07 · x · 2026-09-11
Perceptron 发布开源具身基础模型 Isaac 0.5，自称首个在多模态视频理解、具身推理与机器人控制均达前沿的开放模型。
核心信息：
- 36B 参数稀疏模型，采用 null experts 新 MoE 范式：token 可按任务复杂度动态选择专家数量，延迟接近 2.5B 模型
- null expert 计算分布可视化显示模型清晰聚焦于文本、物体边缘与问题相关细节
- 训练数据：35+ 机器人系统、10 万小时机器人经验、100 万小时通用视频、3T 多模态 token
- 提出视频/自视角/UMI/遥操作数据的 scaling law：通用视频从 1000 小时扩到 100 万小时，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
- 可答视频问题、指向并追踪物体、报告任务进度、生成机器人动作；可微调为 policy 或用于规划器/控制器
- 权重与论文均已开放
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