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
所属事件:Perceptron 开源 360 亿参数具身基础模型 Isaac 0.5(2 条相关)→
「具身」频道最新
- Bedrock Robotics 融资 6 亿美元,改装挖掘机已在商业工地全自动驾驶接单 — Sethwinterroth · 2026-10-27
- AW-0 机器人模型实测:RoboTwin 50 项任务成功率 80.8% 远超基线 — trevordarrell · 2026-10-27
- AW-0 用代码流改变世界模型预测:同一指令下精准选中目标物体 — trevordarrell · 2026-10-27
- AW-0 单卡 RTX 5090 推理 230ms:联合去噪比自回归代码快 2.4 倍 — trevordarrell · 2026-10-27
- AW-0 世界动作模型发布：一个生成式模型同时管规划、预测与控制 — trevordarrell · 2026-10-27
- Skyfall AI 推出工程世界模型 SKY-001:文本转 CAD 构建,3.9 秒 vs GPT-6 的 199 秒 — rohanpaul_ai · 2026-10-27