小米具身大模型MiMo

11月21日消息，小米型小米今天正式發(fā)布具身大模型MiMo-Embodied，具身并宣布全面開源。大模

小米介紹，小米型隨著具身智能逐步落地家居場景、具身自動駕駛技術邁向規(guī)?；瘧?，大模行業(yè)內一個關鍵問題日益凸顯：機器人與車輛如何更好地實現認知與能力互通？小米型室內作業(yè)智能與室外駕駛智能能否實現相互促進？

小米具身大模型MiMo-Embodied就是為此而生，這是具身業(yè)界首個成功打通自動駕駛與具身智能的跨域具身基座模型，它實現了兩大領域任務的大模統(tǒng)一建模，標志著通用具身智能研究從“垂直領域專用”向“跨域能力協(xié)同”邁出關鍵一步。小米型

它有三大核心技術亮點：

1.跨域能力覆蓋：同步支持具身智能三大核心任務（可供性推理、具身任務規(guī)劃、大?？臻g理解）與自動駕駛三大關鍵任務（環(huán)境感知、小米型狀態(tài)預測、具身駕駛規(guī)劃），大模形成全場景智能支撐；

2.雙向協(xié)同賦能：驗證了室內交互能力與道路決策能力的知識轉移協(xié)同效應，為跨場景智能融合提供了新的思路；

3.全鏈優(yōu)化可靠：采用“具身/自駕能力學習→CoT推理增強→RL精細強化”多階段訓練策略，有效提升模型在真實環(huán)境中的部署可靠性。

在涵蓋感知、決策與規(guī)劃的29項核心基準測試（Benchmarks）中，MiMo-Embodied確立了開源基座模型的性能新標桿，全面優(yōu)于現有的開源、閉源及專用模型：

-具身智能領域：在17個Benchmarks上取得SOTA成績，重新定義了任務規(guī)劃、可供性預測及空間理解的能力邊界；

-自動駕駛領域：在12個Benchmarks上表現卓越，實現了環(huán)境感知、狀態(tài)預測與駕駛規(guī)劃的全鏈路性能突破。

-通用視覺語言領域：在夯實通用感知與理解能力的同時，進一步在多項關鍵基準上實現了顯著的性能躍升，展現了卓越的泛化性。

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