GO-1: el primer modelo base encarnado de uso general de China, presentado por Zhiyuan Qiyuan 147

¿Qué es GO-1?

Genie Operator-1 (GO-1) es el modelo base encarnado universal de China lanzado por AgiBot (智元机器人) el 10 de marzo de 2025. El modelo GO-1 propuso de forma innovadora la arquitectura Vision-Language-Latent-Action (ViLLA), compuesta por un modelo multimodal grande (VLM) y un sistema de Mixture of Experts (MoE).

Arquitectura técnica

• Arquitectura ViLLA: el VLM aprovecha enormes cantidades de datos de imágenes y texto de internet para obtener capacidades generales de percepción de escenas y comprensión del lenguaje; el Latent Planner (planificador latente) del MoE adquiere capacidades generales de comprensión de acciones a través de datos de vídeos de operación humana y de distintos cuerpos físicos; el Action Expert (experto en acciones) logra una ejecución precisa de las acciones mediante millones de datos de robots reales.

• Aprendizaje a partir de vídeos humanos: GO-1 puede aprender combinando vídeos de internet y demostraciones reales de humanos, mejorando la comprensión del comportamiento humano.

• Generalización rápida con pocos datos: es capaz de generalizar rápidamente a nuevos escenarios y tareas con muy pocos datos o incluso sin datos, lo que reduce la barrera de entrada a la inteligencia encarnada.

• Aplicación multiplataforma: admite su despliegue en distintos cuerpos de robots, logrando una adaptación rápida y una implementación eficiente.

• Evolución continua: aprende y evoluciona continuamente a partir de la ejecución real mediante un sistema de retorno de datos.

Características principales

• Aprendizaje a partir de vídeos humanos: GO-1 puede aprender combinando vídeos de internet y demostraciones reales de humanos, mejorando la comprensión del comportamiento humano para servir mejor a las personas.

• Generalización rápida con pocos datos: posee una gran capacidad de generalización, siendo capaz de generalizar a nuevos escenarios y tareas con muy pocos datos o incluso sin datos, lo que reduce la barrera de uso de los modelos encarnados y los costes de post-entrenamiento.

• Un cerebro, múltiples formas: como modelo de策略 universal para robots, GO-1 puede transferirse entre diferentes formas de robots y adaptarse rápidamente a distintos cuerpos, logrando una inteligencia colectiva mejorada.

• Evolución continua: combinado con el sistema de retorno de datos de AgiBot, GO-1 puede evolucionar y aprender continuamente a partir de los datos de problemas encontrados durante la ejecución real, volviéndose cada vez más inteligente con el uso.

Rendimiento experimental

Probado en cinco tareas de distinta complejidad, GO-1 mejoró la tasa de éxito media en un 32% en comparación con los mejores modelos existentes. Destacó especialmente en las tareas "Pour Water" (verter agua), "Table Bussing" (limpiar la mesa) y "Restock Beverage" (reponer bebidas).

Perspectivas de aplicación

Escenarios domésticos

• Trabajos del hogar: GO-1 puede realizar tareas como limpieza doméstica, organización de objetos y tareas de cocina, por ejemplo, verter agua, tostar pan o arreglar una habitación.

• Asistente inteligente: mediante interacción en lenguaje natural, ayuda a los miembros de la familia a completar tareas cotidianas, como coger objetos o encender y apagar aparatos.

Escenarios comerciales

• Servicios minoristas: en tiendas minoristas, GO-1 puede ofrecer servicios personalizados según las necesidades del cliente, como reponer productos, inventariar mercancías o guiar a los clientes.

• Servicios de restauración: en restaurantes, los robots pueden realizar tareas como entregar comida, limpiar mesas o reponer bebidas.

Escenarios industriales

• Logística y clasificación: simulando entornos de almacén industrial y líneas de producción, puede ejecutar tareas como clasificación de materiales, empaquetado y transporte logístico.

• Asistencia en producción: ayuda en líneas de producción a completar tareas repetitivas o de precisión, como montaje o inspección.

Escenarios de oficina

• Gestión documental: ayuda a organizar documentos y entregar objetos, mejorando la eficiencia de la oficina.

• Asistencia en reuniones: ayuda en reuniones a coger objetos y tomar nota de información, entre otras.

Otros escenarios potenciales

• Educación y formación: como herramienta didáctica, ayuda a los estudiantes a comprender el funcionamiento de los robots y la programación.

• Asistencia médica: asiste en hospitales o centros de rehabilitación en tareas sencillas, como transportar objetos o ayudar en la rehabilitación.

Sitio web oficial del proyecto del modelo AgiBot GO-1: https://agibot-world.com/blog/go1

Artículo sobre GO-1: https://agibot-world.com/blog/agibot_go1.pdf