北京
2 月 10 日，原力灵机今日在北京举办首届技术开放日，并发布了全球首个具身原生大模型 DM0 及相关技术成果。
据介绍，该模型从零开始训练，深度融合多模态互联网信息及具身场景特有的传感数据，在 RoboChallenge 真机评测中获得单任务与多任务双项第一，目前位列全球榜单首位。
IT之家从官方获悉，DM0 的 2.4B 参数版本已全面开源，包含代码、模型及 30 个任务的参数与推理代码。
原力灵机介绍称，DM0 大模型具备三大核心特征：多源数据预训练、多任务跨机型预训练和空间推理思维链。
在预训练阶段，该模型系统混合了操作、导航、全身控制三类核心任务，并覆盖 8 种构型迥异的机器人硬件，使其获得强大的跨机型泛化能力。
通过构建“空间推理思维链”，DM0 能够将环境感知、任务理解、运动规划与精细执行串联成闭环，完成需要多步骤空间推理的广义动作。
原力灵机方面表示，DM0 的 2.4B 参数版本在权威评测中取得优异成绩，表明参数量并非关键壁垒，原生设计才是核心技术优势。
同期发布的还有具身原生开发框架 Dexbotic 2.0，采用模块化架构设计，将视觉编码器、大语言模型、动作专家三大模块解耦，支持开发者在感知、认知、控制层面独立升级或替换组件。
据介绍，该框架已服务清华大学、北京大学、腾讯等机构的研发人员。原力灵机宣布与清华大学、无问芯穹达成战略合作，共同构建具身智能开发生态。
面向量产应用的 DFOL 工作流同步亮相，其核心是通过 " 硬件通用 + 模型智能 " 模式，建立“云端训练-现场执行-数据回流-模型更新”的持续进化闭环。
该机制可使部署在真实场景中的机器人运行数据实时回传至云端，实现模型的持续优化。
在现场演示环节中，基于 DM0 和 Dexbotic 的机器人还展示了“捞汤圆”等操作，展现了跨任务、跨机型的操作能力。
本文源自：IT之家
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