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小米打通智驾和具身大模型，然后开源了
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原文中文，约3600字，阅读约需9分钟。
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内容提要
小米开源了全球首个自驾与具身智能统一模型MiMo-Embodied，成功解决了知识迁移难题。该模型通过高质量数据集和四阶段训练策略，打破了室内与户外操作的领域鸿沟，在29个基准测试中表现优异，展现了强大的跨领域能力。
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关键要点
- 小米开源了全球首个自驾与具身智能统一模型MiMo-Embodied。
- 该模型成功解决了知识迁移难题，打破了室内与户外操作的领域鸿沟。
- MiMo-Embodied在29个基准测试中表现优异，展现了强大的跨领域能力。
- 模型基于MiMo-VL架构，采用四阶段训练策略和高质量数据集。
- 现有的视觉语言模型缺乏统一的具身VLM，限制了模型在动态环境中的有效交互能力。
- MiMo-Embodied架构由视觉输入编码、投影器和文本理解的LLM三部分组成。
- 模型的训练数据涵盖通用多模态理解、具身AI和自动驾驶三个维度。
- 四阶段训练策略包括具身智能监督微调、自动驾驶监督微调、思维链推理微调和强化学习微调。
- 实验测试显示MiMo-Embodied在具身能力和自动驾驶能力上均取得了强劲的性能。
- 在现实世界任务中，MiMo-Embodied在具身导航和操作任务中表现出色。
- 模型在复杂交互环境中能够处理多样化的自动驾驶情况并完成具有挑战性的任务。
- 未来将探索基于MiMo-Embodied的具身智能视觉-语言-动作模型，以增强复杂环境中的交互。
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延伸问答
MiMo-Embodied模型的主要功能是什么？
MiMo-Embodied模型旨在整合自驾与具身智能的任务，解决知识迁移难题，提升跨领域能力。
MiMo-Embodied是如何打破室内与户外操作的领域鸿沟的？
该模型通过高质量数据集和四阶段训练策略，有效整合了室内和户外的操作能力。
MiMo-Embodied在基准测试中的表现如何？
在29个基准测试中，MiMo-Embodied超越了现有的专用模型和通用模型，展现出最先进的性能。
MiMo-Embodied的训练策略包括哪些阶段？
训练策略包括具身智能监督微调、自动驾驶监督微调、思维链推理微调和强化学习微调四个阶段。
MiMo-Embodied如何处理复杂的自动驾驶任务？
模型能够感知道路上下文，整合自车状态和导航意图，做出连贯的决策，处理多样化的自动驾驶情况。
未来对MiMo-Embodied模型的研究方向是什么？
未来将探索基于MiMo-Embodied的具身智能视觉-语言-动作模型，以增强复杂环境中的交互能力。
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