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新京报更新于 10月21日 08:46

大晓机器人发布具身基模型ACE-Brain-0.6,六项Grounding评测超越GPT-6 Astra

参照Astra,大晓机器人发布具身基模型ACE-Brain-0.6 — 新京报

AI 导读

大晓机器人发布视觉空间锚定增强型具身基模型ACE-Brain-0.6,其开发思路参照GPT-6 Astra,聚焦Grounding能力,依托约百万条可验证的空间锚定训练样本。在八项Grounding评测中,ACE-Brain-0.6有六项成绩超过GPT-6 Astra,七项公开基准平均得分74.53分,高于Astra的73.68分。自建真实机器人场景评测RobotGrounding中,ACE-Brain-0.6取得94.13分,Astra为91.10分。

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AI 评分 52

原文给出了与GPT-6 Astra在八项Grounding评测上的逐项对比,可据此判断空间锚定数据Scaling这条路线。

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新京报贝壳财经讯(记者罗亦丹)记者10月19日获悉,大晓机器人正式发布全新视觉空间锚定增强型具身基模型ACE-Brain-0.6。值得注意的是,近期以GPT-6 Astra为代表的通用多模态模型展现出了强大的具身场景能力,撼动了具身智能与传统大模型之间的边界。对此,大晓机器人方面对贝壳财经记者表示,ACE-Brain-0.6的开发启示正来自于Astra。

具体来看,大晓机器人通过深入分析发现,相比GPT-5.5,GPT-6 Astra的视觉空间锚定准确率显著提升,其强大的具身泛化能力不仅依赖高级推理,更得益于空间感知与空间推理能力的跃升。 在实际操作中,Astra通过Grounding精准识别目标物体、交互区域及空间参照,结合几何计算确定位置、位移与运动参数,将抽象任务意图转化为具体物理动作。这一发现为具身智能行业提供了重要技术启示:以视觉空间锚定能力为关键突破口,加速推动具身智能从高级认知迈向精准感知与可靠执行。

例如,大晓机器人团队分析了GPT-6 Astra执行机器人任务的过程。在放置水果篮的案例中,模型需识别篮筐边缘与目标承载面,通过空间计算确定移动方向;在折叠T恤的案例中,则需提取衣物轮廓、估计尺寸并计算折叠距离。这揭示了一个关键事实:高级推理决定行动策略,而精准空间感知是将策略转化为物理操作的基础。

对此,ACE-Brain-0.6进一步聚焦Grounding这一核心能力,以GPT-6 Astra为重要参照,通过规模化、多样化、可验证的空间监督数据,强化模型的目标识别、空间定位与交互锚定能力,探索以数据Scaling驱动具身基模型能力跃升的新路径,为提升通用具身交互能力提供关键支撑。

依托约百万条高质量、可验证的空间锚定训练样本,ACE-Brain-0.6实现具身空间感知能力新突破:在八项Grounding评测(七项国际权威公开基准及大晓自建RobotGrounding)中,六项成绩超越OpenAI GPT-6 Astra;七项公开基准平均得分达74.53分,领先Astra的73.68分;在真实机器人场景评测RobotGrounding中取得94.13分,超越Astra的91.10分。

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新京报