智元机器人正式推出通用具身基座大模型GO-1，预示着家庭服务机器人领域迎来新的突破。GO-1通过学习大量人类视频，在递送水杯、制作餐点、迎接客人等家务任务上表现出色，平均成功率提升32%。其核心在于ViLLA架构，有效利用高质量数据集和视频数据增强泛化能力。此外，智元机器人开源的百万级真机数据集AgiBot World，为机器人训练提供了重要基础。GO-1具备从人类视频学习、小样本快速泛化、以及在不同机器人形态间迁移的能力，通过持续进化不断优化自身。

🤖 GO-1大模型通过学习大量人类视频，显著提升了在执行家务任务方面的能力，例如递送水杯、制作餐点和迎接客人等，为家庭服务机器人带来了新的可能性。

📊 技术性能方面，GO-1的平均成功率相较于现有模型提高了32%，特别是在倒水、清理桌面和补充饮料等任务中表现出更优异的能力，这得益于新提出的ViLLA架构。

🏠 智元机器人联合开源的百万级真机数据集项目AgiBot World，覆盖超过100种真实场景，其中家居场景占比40%，为训练和提升机器人能力提供了重要的基础数据。

🧠 GO-1大模型具备从人类视频中学习、小样本快速泛化以及在不同机器人形态之间迁移的能力，实现了“一脑多形”的灵活应用，并能通过实际执行不断优化和提高自身能力。

智元机器人正式推出其首个通用具身基座大模型 ——Genie Operator-1（简称 GO-1）。这一消息引起了广泛关注，特别是其在家庭服务机器人的潜力方面，似乎为未来的家务管理带来了新的希望。根据智元机器人的官方介绍，GO-1大模型通过学习大量人类视频，展示了其在执行多项家务任务上的出色表现，如递送水杯、制作餐点和迎接客人等。

在技术性能方面，GO-1的表现相较于现有模型有显著提升，其平均成功率提高了32%。经过测试，GO-1在一些特定任务如倒水、清理桌面和补充饮料等方面，展现出了更加优异的能力。智元机器人表示，这一进展得益于新提出的 Vision-Language-Latent-Action（ViLLA）架构，这一架构能有效利用高质量数据集和大量视频数据，以增强模型的泛化能力。

此外，智元机器人去年底联合多个机构宣布开源百万级的真机数据集项目 AgiBot World，该数据集覆盖超过100种真实场景，其中40% 为家居场景，20% 为工业场景。这一数据集为训练和提升机器人能力提供了重要的基础。

智元机器人强调，GO-1大模型具备几大特点:一是能够从人类视频中学习，提升对人类行为的理解;二是具有强大的小样本快速泛化能力，可以在极少数据甚至零样本下适应新任务;三是可以在不同的机器人形态之间迁移，实现 “一脑多形” 的灵活应用。通过持续进化，GO-1能够从实际执行中获取数据，不断优化和提高自身能力。