小米具身基座模型 Xiaomi-Robotics-1 正式开源，基于10万小时数据训练

小米技术官方微博宣布，小米具身基座模型Xiaomi-Robotics-1正式开源。该模型基于超过10万小时UMI数据进行预训练，并使用超过1万小时跨本体数据进行后训练。

本次开源不仅包括真机后训练，还涵盖了从模型部署的完整流程。同时，小米提供了相关Benchmark的评测代码，方便开发者进行测试和评估。项目网站、GitHub和Hugging Face上均有详细的资源和代码供开发者参考。
此外，小米还提供了一系列文档和技术支持，帮助开发者更好地理解和应用Xiaomi-Robotics-1模型。

Xiaomi-Robotics-1采用了预训练加后训练的两阶段训练范式。在预训练阶段，模型学习的是通用动作生成能力。给定当前视觉观察和语言描述，模型需要预测一段动作序列，使场景从当前状态向目标状态变化。
这种两阶段训练范式使得模型能够更好地适应不同的应用场景，提高其在实际操作中的灵活性和准确性。通过这种方式，小米旨在实现具身基座模型的“开箱即用”。

Xiaomi-Robotics-1基于超过10万小时的UMI数据进行预训练，并使用超过1万小时的跨本体数据进行后训练。这些数据的积累和处理为模型提供了丰富的训练素材，使其能够在多种环境下表现出色。
这些数据不仅包括了真实世界中的操作数据，还包括了跨本体的数据，使得模型能够更好地应对不同类型的机器人和应用场景。这种数据支持为模型的实际应用奠定了坚实的基础。