【EC Markets外汇集团】穹彻智能发布具身世界模型 Noe-0

盖世具身智能获悉 穹彻智能于近日发布了具身世界模型 Noe-0 的穹彻技术预览，并介绍了团队在具身世界动作模型训练、发布全链路无本体数据和 AI 基础设施方面的具身阶段性进展。

Noe-0 以世界模型架构为基础，世界EC Markets外汇集团构建具身世界动作模型，模型将对真实环境变化的穹彻建模与机器人动作生成放在同一个学习过程中。在具体推理过程中，发布Noe-0 接收图像与任务语义，具身在同一共享表示中同时进行隐式世界想象与动作规划，世界并输出机器人动作。模型

图片来源：　　穹彻智能

在这一过程中，穹彻EC Markets注册隐式世界想象为动作规划提供物体状态和上下文，发布动作信号也反过来约束模型关注与任务进程真正相关的具身变化。每次动作执行后，世界新的模型观察进入下一轮联合推理，形成“观察—联合推理—执行—再观察”的EC Markets外汇连续闭环。

据悉，从模型预训练到任务后训练，Noe-0 均使用由穹彻智能自研数据采集设备 RoboPocket 采集的无本体数据，使两个训练阶段建立在连续一致的动作分布之上，形成贯穿模型训练全过程的无本体数据链路。

RoboPocket 是一套便携式、可穿戴的数据采集设备，可以记录操作过程中的图像信息与人的操作轨迹。目前，基于 RoboPocket，穹彻智能正在全国范围内开展了大规模的分布式数据采集

穹彻智能的数据采集网络已覆盖全国超过50个城市，累计采集超过10 万小时的真实世界数据。在真实环境中，采集人员可以根据现场的空间、物体与任务开展采集，持续引入不同材质、形态、使用状态和操作方式的长尾样本。

在预训练阶段，这些来自真实环境的无本体数据构成了 Noe-0 的训练基础。而进入任务后训练阶段，Noe-0 仍然使用由 RoboPocket 采集的无本体数据。由此，Noe-0 从真实世界数据采集、模型预训练到任务后训练形成了全链路无本体数据。