IT之家 2 月 1 日消息，优必选现已开源具身智能大模型 Thinker，依托小参数、高性能、全开源特性，旨在加快具身智能迭代节奏，进而驱动单机自主与群体智能的协同进化，为工业人形机器人提供下一代“大脑”。
据官方公众号今日消息，当前机器人领域大模型普遍表现欠佳，在空间理解、视觉感知等关键任务上精度不足，且参数普遍较大，难以满足机器人对实时性的高要求；其次，互联网虽然有海量数据，但质量普遍参差不齐，制约模型通过 Data Scaling 实现性能有效提升。
而 Thinker 大模型以数据为核心规避了这些限制，拥有“精炼提纯 - 自动化标注 - 数据驱动训练”全链路解决方案，可将 20B 含噪声、模态缺失的原始数据提纯至 10M 级别，并从视觉、语言、动作、环境等数据中过滤出 1% 的候选数据池，还可从质量、任务、场景等多维度进行精细评价，筛选最高价值的数据。
此外，Thinker 大模型还拥有“弱监督 + 自监督 + 少量人工校验”自动化标注体系，相比传统全人工标注方案成本降低 99%，还可将误差反馈直接放入标注流水线，形成“标注-训练-反馈-迭代”闭环，逐步提升迭代准确率。
IT之家附该项目开源链接如下：
https://github.com/UBTECH-Robot/Thinker
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