GO-1 : le premier modèle de base incarné à usage général en Chine, présenté par Zhiyuan Qiyuan 145

Qu'est-ce que GO-1 ?

Genie Operator-1 (GO-1) est le modèle fondateur incarné (embodied foundation model) universel lancé en Chine par AgiBot, dans le cadre de son grand modèle Qiyuan, publié le 10 mars 2025. Le modèle GO-1 propose de manière inédite une architecture Vision-Language-Latent-Action (ViLLA), composée d'un grand modèle multimodal (VLM) et d'un système de Mixture of Experts (MoE).

Architecture technique

• Architecture ViLLA : Le VLM s'appuie sur d'énormes quantités de données textuelles et visuelles d'Internet pour acquérir des capacités générales de perception de scènes et de compréhension du langage ; le Latent Planner (planificateur latent) du MoE obtient une compréhension universelle des actions grâce à des données vidéo d'opérations inter-ontologiques et humaines ; l'Action Expert (expert en actions) réalise des actions fines et précises grâce à des millions de données issues de robots réels.

• Apprentissage à partir de vidéos humaines : GO-1 peut apprendre en combinant des vidéos d'Internet et des démonstrations humaines réelles, renforçant ainsi sa compréhension des comportements humains.

• Généralisation rapide avec peu d'exemples : Capable de s'adapter rapidement à de nouveaux scénarios et tâches avec très peu de données, voire sans aucun exemple (zero-shot), réduisant ainsi les barrières à l'entrée de l'intelligence incarnée.

• Application inter-ontologique : Prend en charge le déploiement sur différents robots, permettant une adaptation rapide et une mise en œuvre efficace.

• Évolution continue : Apprend et progresse en continu à partir de l'exécution réelle grâce à un système de retour de données.

Caractéristiques principales

• Apprentissage à partir de vidéos humaines : GO-1 peut apprendre en combinant des vidéos d'Internet et des démonstrations humaines réelles, renforçant sa compréhension des comportements humains afin de mieux servir les humains.

• Généralisation rapide avec peu d'exemples : Doté d'une grande capacité de généralisation, GO-1 peut se généraliser à de nouveaux scénarios et tâches avec très peu de données, voire sans aucun exemple, réduisant ainsi le seuil d'utilisation des modèles incarnés et les coûts de post-entraînement.

• Un seul cerveau, plusieurs formes : En tant que modèle de politique robotique universel, GO-1 peut être transféré entre différentes formes de robots et s'adapter rapidement à différents corps, permettant une montée en intelligence collective.

• Évolution continue : Associé au système de retour de données d'AgiBot, GO-1 peut apprendre et évoluer en continu à partir des données issues des problèmes rencontrés en exécution réelle, devenant ainsi de plus en plus intelligent à l'usage.

Performances expérimentales

GO-1 a été testé sur cinq tâches de complexités différentes. Par rapport aux meilleurs modèles existants, le taux de réussite moyen de GO-1 a augmenté de 32 %. Ses performances sont particulièrement remarquables dans les tâches « Pour Water » (verser de l'eau), « Table Bussing » (débarrasser la table) et « Restock Beverage » (réapprovisionner les boissons).

Perspectives d'application

Scénario domestique

• Tâches ménagères : GO-1 peut effectuer le nettoyage domestique, le rangement d'objets, des tâches en cuisine, comme verser de l'eau, griller du pain, ranger une pièce, etc.

• Assistant intelligent : Grâce à l'interaction en langage naturel, il aide les membres de la famille à accomplir leurs tâches quotidiennes, comme aller chercher des objets, allumer/éteindre des appareils, etc.

Scénario commercial

• Services零售 (vente au détail) : Dans un magasin de détail, GO-1 peut fournir des services personnalisés selon les besoins des clients, tels que la mise en rayon des produits, l'inventaire des marchandises, l'orientation des clients, etc.

• Services de restauration : Dans un restaurant, le robot peut effectuer des tâches telles que servir les plats, débarrasser les tables et réapprovisionner les boissons.

Scénario industriel

• Logistique et tri : Simule les environnements d'entrepôt industriel et de chaîne de production pour exécuter des tâches de tri de matériaux, d'emballage, de manutention logistique, etc.

• Assistance à la production : Aide à réaliser sur la chaîne de production des tâches répétitives ou des opérations fines, telles que l'assemblage, l'inspection, etc.

Scénario de bureau

• Gestion documentaire : Aide à organiser les documents, à livrer des objets, améliorant ainsi l'efficacité au bureau.

• Assistance en réunion : Aide à aller chercher des objets, à enregistrer des informations pendant les réunions, etc.

Autres scénarios potentiels

• Éducation et formation : En tant qu'outil pédagogique, il aide les étudiants à comprendre le fonctionnement des robots et la programmation.

• Assistance médicale : Dans les hôpitaux ou centres de rééducation, il aide à effectuer des tâches simples telles que le transport d'objets et l'assistance à la rééducation.

Site officiel du projet du grand modèle Qiyuan GO-1 :https://agibot-world.com/blog/go1

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