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标题：一款仅用3B参数大模型的通用机器人控制系统——Physical Intelligence的π0技术解析

正文：

随着科技的飞速发展，机器人的应用领域越来越广泛，如何控制机器人完成各种家务任务成为了研究的热点。
而最近，一个名为Physical Intelligence（简称π）的初创公司凭借其创新的机器人控制模型引起了广泛关注。
这款模型参数量仅3B，就能控制机器人完成叠衣服、冲咖啡、整理桌子等多种家务任务，且全由模型自主控制，不需要遥控。

一、通用机器人控制模型π0的亮相

π公司推出的首项成果——通用机器人控制模型π0，在业界引起了巨大的反响。
这款模型不仅能够控制一种机器人，更是能够控制不同类型的机器人，实现各种复杂任务的自动化完成。
在官宣中，π团队展示了机器人完成叠衣服、整理桌子、鸡蛋装盒等任务，这些任务不仅需要长时间、多阶段的连续决策，还要求动作同时具备高频率与精细程度。

二、π0模型的技术解析

那么，π团队是如何实现这一成果的呢？π0模型是基于视觉模型改造而成的。
在视觉模型的基础上，增加了一个投影层、一个多层感知机，以及一个较小的动作专家模块。
其中投影层用于处理机器人状态和动作的输入输出，多层感知机则用于整合流匹配时间步信息。

模型的输入包括图像、语言指令、机器人本体感受状态和噪声动作块。
图像和语言tokens送入vlm主干网络，状态和动作tokens则送入动作专家模块。
最终，模型会输出动作块的向量场表示。

对于连续动作分布的建模，π0模型使用了条件流匹配方法。
这种方法的核心思想是通过逐步添加噪声来简化数据分布，然后去噪得到隐私数据。
训练时，随机对动作施加高斯噪声，并训练模型输出去噪向量场；推理时，则从高斯噪声开始，通过数值积分向量场生成动作序列。

三、π0模型的训练与应用

π0模型是在迄今为止最大的机器人交互数据集上进行训练的，这个数据集包括了开源数据以及π团队自己收集的大量灵巧类任务数据。
为了能让π0掌握特定复杂技能，团队在多个下游任务上进行了微调。
根据任务的难度和相似度，微调数据量从5小时到100多小时不等。

在实际应用中，π0模型表现出了强大的能力。
一次完整的家务任务中，如叠衣服、整理餐桌等，机器人能够持续完成长达5-20分钟的任务，取得了50%以上的平均得分。
该模型在前向传播中的运行时间也仅需73-86毫秒，显示出了较高的计算效率。

四、公司的背景与融资情况

作为一家初创公司，Physical Intelligence虽然不生产机器人硬件，只负责训练模型，但其目标却是构建能够通用的机器人模型。
这一雄心壮志得到了投资者的认可，该公司已经获得了7000万美元的A轮融资，投资者包括OpenAI等。

公司的联合创始人及团队背景也十分强大，创始人都是机器人和AI领域的专家，拥有深厚的学术背景及实践经验。
如今，他们正在继续招兵买马，为未来的研究和发展储备人才。

五、总结

作为一款仅用3B参数大模型的通用机器人控制系统，Physical Intelligence的π0模型引起了广泛的关注。
该模型不仅在零样本泛化能力、语言控制响应、新任务学习、多阶段任务等维度上表现优异，而且其计算效率也较高。
相信随着技术的不断进步和团队的持续努力，未来的机器人将更加智能、更加贴近人们的生活。

参考文献：
[可在此处插入参考文献]

注：文中提到的技术报告及更多详细信息请访问公司官网或下载技术报告PDF文件。

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