10:07AI Will@FinanceYF5Robbyant Brain再次开源发布三个模型:空间感知模型LingBot-Vision和LingBot-Depth 2.0,具身操作模型LingBot-VLA 2.0,以及世界模拟器LingBot-World 2.0。这些模型覆盖从视觉感知到物理预测的全链路。1月曾有一次类似开源发布,此次延续了开源策略。该系列旨在构建完整的具身智能技术栈。AI模型LingBot-VisionLingBot-Depth 2.0LingBot-VLA 2.0LingBot-World 2.0开源模型具身智能世界模型4 个信源在谈推荐理由:Robbyant Brain又开源了三个模型,从看世界到模拟世界一步到位,做具身智能的可以关注LingBot系列。原文
08:15官方一手marktechpost@Asif Razzaq76°蚂蚁集团Robbyant发布LingBot-VLA 2.0,一个6B参数的开源视觉-语言-动作模型(Apache-2.0许可证)。该模型在约6万小时数据上预训练,包括5万小时20种机器人配置的轨迹和1万小时人类视频。它使用55维规范动作空间统一不同形态,并采用无辅助损失的MoE动作专家扩展容量。在GM-100通用基准上,LingBot-VLA 2.0分别超过π0.5和上一代LingBot-VLA-1.0。AI模型LingBot-VLA 2.0Robbyant蚂蚁集团开源模型机器人操作2 个信源在谈推荐理由:蚂蚁开源了6B的VLA模型LingBot-VLA 2.0,用6万小时数据训练,在GM-100上超过π0.5,做跨形态机器人操作很划算。原文
16:32IT之家(博客/媒体)精选73°蚂蚁灵波科技发布并全面开源新一代具身基座模型 LingBot-VLA 2.0,数据量从 9 万小时清洗出 5 万小时真机数据,加上从 2 万小时第一视角数据中提炼的 1 万小时,预训练数据总计 6 万小时。模型支持 17 个品牌的 20 种机器人构型,覆盖单臂/双臂、双足/轮式等多种形态。在 GM-100 评测中,LingBot-VLA 2.0 在 AgileX Cobot Magic 和 Galaxea R1 Pro 平台上的平均任务进度分和成功率均领先于 π0.5 与 GR00T N1.7。后训练版本在 RTX 4090 上推理耗时控制在 130 毫秒以内。AI模型LingBot-VLA 2.0蚂蚁灵波具身智能开源模型机器人2 个信源在谈推荐理由:蚂蚁灵波开源了新一代具身模型 LingBot-VLA 2.0,在 20 种机器人构型上泛化,GM-100 评测中全面领先 π0.5 和 GR00T N1.7,而且推理速度很快,适合开发者试玩。原文