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Odyssey发布世界模型Odyssey-3,可控制机器人、车辆和无人机

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Robotics & Automation News
Sam Francis
2026-10-08
欧迪西一家人工智能研究公司, 开创性的基础世界模型, 宣布了Odyssey-3, 这是迄今为止最强大的世界模型. 新模型代表了通用智能的显著进步,可以理解,预测和与物理和虚拟环境互动. 世界模型从世界发展的巨大例子中学习,以预测和模拟接下来发生的事情,包括行动如何影响结果. "奥迪西3"让智能系统在学习特定任务之前, 该模型已经展示了控制机器人和人形,驾驶车辆,驾驶无人机,为人工智能代理人培训创造环境和玩电子游戏的能力.该新模型已经被包括人形机器人自主化的领导者Flexion在内的公司采用. 经过广泛的视

欧迪西一家人工智能研究公司, 开创性的基础世界模型, 宣布了Odyssey-3, 这是迄今为止最强大的世界模型.

新模型代表了通用智能的显著进步,可以理解,预测和与物理和虚拟环境互动.

世界模型从世界发展的巨大例子中学习,以预测和模拟接下来发生的事情,包括行动如何影响结果.

"奥迪西3"让智能系统在学习特定任务之前,

该模型已经展示了控制机器人和人形,驾驶车辆,驾驶无人机,为人工智能代理人培训创造环境和玩电子游戏的能力.该新模型已经被包括人形机器人自主化的领导者Flexion在内的公司采用.

经过广泛的视觉观测数据集的训练, "奥迪西-3"基于公司在过去三年中开发的世界模型.

它已经学习了物理,动态,因果和效果以及人类行为的表示,

通过使用这个预先训练的基础, 欧迪西-3可以实现物理代理: 智能系统,

而不是从零开始学习每一个新任务,这些系统可以借鉴更广泛的世界运作模式,

欧迪西3是朝着能够理解和运作我们周围世界的单一智能迈出的一大步.

世界模型为物理代理提供了他们可以从一个机器,环境或任务转移到另一个机器的知识基础.

我们认为,广泛学习,然后与相对少经验相适应的能力是通向越来越普遍的物理智能的道路.

该公司已经在6个领域展示了"奥迪西-3":

  • 机器人控制了多个机器人手臂,并且已经证明了它没有被明确训练执行的恢复行为.
  • 类人生物:与Flexion开发的权力控制政策,可实时执行任务,并比奥迪西测试的基线更适合环境变化.
  • 车辆: 在印度的道路上自动驾驶,使用了约20小时的模拟驾驶数据训练的政策.
  • 人工智能培训:生成人工智能代理可以采取行动,从后果中学习,并帮助揭示世界模型中的弱点的互动环境.
  • 无人机: 通过模拟数据训练的空中导航政策,以导航室内环境并避免障碍.
  • 游戏: 玩Grand Theft Auto V,并且没有额外的政策培训,显示了学习行为的早期转移到其他游戏中.

欧迪西-3是作为一个可以跨越这些领域的基础而不是一个针对单个机器或应用的优化模型.

通过学习环境如何表现和行动如何改变它们的共同表示,奥迪西正在致力于将知识转移到越来越多的物理和虚拟系统的世界模型.

来源:Robotics & Automation News

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