A UBTECH da China lança o modelo mundial de inteligência incorporada Thinker-WM
2026-05-07 16:33
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De acordo com pt.wedoany.com-O campo da inteligência incorporada regista um avanço importante. A UBTECH, com base no seu modelo de grande escala desenvolvido internamente, o Thinker, lançou o novo modelo mundial de inteligência incorporada Thinker-WM, com o objetivo de melhorar a capacidade de planeamento e execução de tarefas de longa duração de robôs humanoides em cenários industriais reais. O modelo alcançou o primeiro lugar no prestigiado benchmark de inteligência incorporada Libero, competindo com empresas como a NVIDIA, Physical Intelligence e Xiaomi.

Modelo Mundial Thinker-WM da UBTECH

O Thinker-WM adota uma arquitetura multimodal unificada Diffusion Transformer, alcançando a otimização colaborativa da representação de vídeo e do espaço de ação através do Flow Matching, adquirindo assim a capacidade de raciocinar sobre cenários futuros. A UBTECH, apoiando-se em vários centros de recolha de dados, acumula dados reais de interação em tarefas como triagem industrial e manuseamento de materiais, fornecendo ao modelo uma base cognitiva do mundo físico.

Na avaliação Libero, o Thinker-WM destaca-se particularmente na execução de tarefas de longa duração, resolvendo problemas como mudanças temporais no estado do ambiente e acumulação de erros. Além disso, o modelo também demonstrou alta precisão na geração de ações e fidelidade de vídeo no benchmark Robotwin.

A UBTECH também construiu um sistema de ciclo de dados de IA, utilizando uma pequena quantidade de dados reais para gerar grandes volumes de dados virtuais de alta fidelidade, reduzindo os custos de treino e melhorando o desempenho de generalização. Este modelo forma um ciclo fechado de evolução bidirecional com o modelo VLA, otimizando continuamente a precisão do raciocínio físico. Em breve, a UBTECH planeia disponibilizar o Thinker-WM em código aberto na comunidade de desenvolvedores, para impulsionar a construção do ecossistema de inteligência incorporada.

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