蚂蚁灵波开源具身基座模型LingBot-VLA超越行业标杆Pi0.5
（图片来自网络）
蚂蚁灵波开源的具身智能基座模型LingBot-VLA，在行业标杆模型Pi0.5的基础上实现超越，为具身智能技术发展带来重要突破。
本次开源的LingBot-VLA模型，基于约20000小时、覆盖9种主流双臂机器人构型的真实世界数据预训练而成，在涵盖100多项任务的真机评测基准下整体表现超越Pi0.5，成为能够跨本体、跨场景泛化的开源具身基座模型新标杆。
在模型架构、数据规模与训练效率上，LingBot-VLA实现了系统性突破。它以强大的视觉语言模型为基础，结合专门的动作专家架构，通过Mixture-of-Transformers (MoT)实现多模态信息有效融合，大幅提升跨任务泛化能力。同时，其高效的训练工具链和分布式训练策略，让大规模数据训练成为可能。
蚂蚁灵波同步开源了模型权重、代码、后训练工具链，为开发者提供了完整技术生态，促进了开源具身智能领域的进步。在GM-100真机任务基准测试中，LingBot-VLA在成功率、部分成功率等指标上显著领先Pi0.5等开源模型，展现了更强大的跨本体、跨任务泛化能力。
LingBot-VLA的出现，不仅推动了具身智能技术发展，也为行业提供了宝贵的技术参考，为后续具身基座模型的研发指明了方向，有望加速具身智能从实验室到规模化产品的过渡。
（声明：该内容经AI精编）
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