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网站建设2018,百度云建设网站,成都房地产市场,苏州城乡住房建设厅网站让机器人像人一样推理#xff0c;能更像人一样行动。 从走路、跳舞到后空翻#xff0c;动作模仿教会了机器人「怎么动」#xff0c;到端盘子、分拣水果、热食物等复杂操作时#xff0c;机器人不能只模仿#xff0c;更要深度决策——识别复杂环境#xff0c;理解「为什么做…让机器人像人一样推理能更像人一样行动。从走路、跳舞到后空翻动作模仿教会了机器人「怎么动」到端盘子、分拣水果、热食物等复杂操作时机器人不能只模仿更要深度决策——识别复杂环境理解「为什么做」的任务意图再转化为「动手这么做」的连贯操作。从类人操作到类人智能具身智能逐渐迈入「心手合一」的推理-行动时代。星尘智能 Astribot Lumo-1 模型应运而生这是一个自研端到端视觉-语言-动作的全身VLA模型借助具身化VLM、跨本体联合训练、推理-动作真机训练以及强化学习校准对齐等方式配合绳驱机器人S1的高质量真机训练将大模型「深度心智」转化成全身丝滑操作。Lumo 在拉丁语中意为光亮和启发希望它能成为一束照进具身智能的光让机器人能「懂你说什么」还能「知道为什么」然后「自己决定怎么做」。项目主页www.astribot.com/research/Lumo1技术报告https://arxiv.org/pdf/2512.08580Lumo-1展现了强大的操作智能与泛化能力在多步骤长时序、精细灵巧操作、可泛化抓放等三类核心任务中全部超越π0、π0.5等先进模型尤其在未见过的物体、场景和指令等分布外情况Out of Distribution简称OOD以及抽象、模糊、需扩展推理的指令中优势更为明显。通用抓取放置任务效果远超π0长时序、精细操作类核心任务效果超越 π0 和 π0.5三大特点 推动「心手合一」在 Lumo-1 里通过1) 动作空间建模SATSpatial Action Tokenizer机器人将动作轨迹转化为可复用、组合的「动作单词库」能像写句子一样组合动作或者复用、解释和预测动作。技术上SAT将连续动作轨迹压缩成最短路径点并把旋转/平移的增量动作聚类成紧凑token等在保持动作空间意义时减少数据收集引入的无关噪音比FAST与分桶方法等更紧凑和稳定。通过2) 结构化推理Structured Reasoning机器人大脑不再死记轨迹而是形成解释动作的结构化推理链从执行动作到「执行想法」。模型围绕目标进行抽象推理、子任务拆解、视觉要素识别与空间动作推断使「为什么这样做」先于「怎么做」。最终它把视觉理解映射为路径点预测让 2D 预测自然落到 3D 控制上实现更有目的性、情境化的动作生成。把可以画海洋的物品放入绿盘子推理很强 ≠ 执行一定成功。Lumo-1 在最后加入3) 强化学习推理-行动对齐RL Alignment校准对齐高级推理与低级动作之间的误差设计了视觉、动作与推理一致、动作执行、推理格式等多维度的奖励信号通过基于GRPO的学习方案鼓励模型选择更准确、连贯、符合物理规则的动作。实验表明该方案使模型在任务成功率、动作合理性与泛化能力上显著超越模仿专家示范的原始表现。三阶训练 VLM认知转化为VLA智能Lumo-1 的训练不是堆规模而是精心设计的「智力迁移」过程。阶段 1具身化 VLMEmbodied VLM。在精选的视觉-语言数据上持续预训练让模型具备空间理解、规划、轨迹推断等「具身语义」。在 7 个经典具身推理基准中大部分超过 RoboBrain-7B、Robix-7B 等专用模型。精选数据集旨在不损伤预训练VLM的通用多模态理解与推理能力前提下强化核心具身推理能力。阶段 2跨本体联合训练。融合跨机器人、多视角轨迹、VLM数据上联合训练强化了指令跟随、物体定位与空间推理能力使模型开始理解「动作是什么与指令和观测是什么关系」。阶段 3真机推理-动作训练S1轨迹。利用绳驱机器人 Astribot S1 高度仿人的示教轨迹进行带推理过程的动作训练让模型习得真实世界可执行的动作模式比如怎么用双手协同处理物体、如何执行长序列操作、如何将推理一步步落实为轨迹等。Astribot S1机器人上收集的样本任务。这些任务涵盖了广泛的日常活动采集自不同的物体、光照条件及环境场景。每项任务均涉及复杂、长时序行为可自然分解为多个子任务包含多样化的基础动作单元例如清扫、削皮、倾倒、刷洗、折叠、按压和旋转等最后加入 RL 校准对齐闭合整个推理-行动链路让平均奖励上升错误率降低在真实环境中泛化能力更强。Lumo-1 训练结果验证 Scaling Law多样化数据是关键变量缺乏增强的数据会导致执行在现实中迅速失效多样提示、图像增强、跨场景训练大幅提升鲁棒性。具身智能除了数据堆叠也对数据「更像世界」提出了更高要求。Lumo-1 的训练结果验证了 Scaling Law 在数据受限下模型 loss 走势与扩展定律高度一致Lumo-1 是「可继续放大」的。我们将推动这束「微光」向可大规模部署的通用具身智能迈进。