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智元机器人GO-1通用具身基座大模型全面开源!

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2025-09-24 12:30
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继今年1月AgiBot World具身智能百万真机数据集开源后,通用具身基座大模型GO-1(Genie Operator-1)今日也正式在GitHub开源!这标志着全球首个采用Vision-Language-Latent-Action (ViLLA)架构的通用具身智能模型向全球开发者免费开放,将极大降低具身智能的技术门槛,推动行业快速发展。


GitHub: 

https://github.com/OpenDriveLab/AgiBot-World

Huggingface: 

https://huggingface.co/agibot-world/GO-1

Arxiv:

https://arxiv.org/abs/2503.06669


01/

技术突破:ViLLA架构引领具身智能新范式


GO-1采用的Vision-Language-Latent-Action (ViLLA)架构是具身智能领域的重大技术突破。与传统的Vision-Language-Action (VLA)架构相比,ViLLA通过引入隐式动作标记,成功弥合了图像-文本输入与机器人执行动作之间的语义鸿沟。这一创新使得机器人能够更好地理解人类意图,并将其转化为精确的动作执行。


ViLLA架构的核心在于其三层协同设计。VLM多模态理解层基于InternVL-2B构建,能够处理多视角视觉图片、力觉信号、语言输入等多模态信息,为整个系统提供强大的场景感知和指令理解能力。Latent Planner隐式规划器通过预测隐式动作标记,实现了对复杂操作任务的高层次规划和理解。Action Expert动作专家则基于扩散模型,能够生成高频率、高精度的连续动作序列,确保机器人能够执行精细的操控任务。



02/

平台支持:Genie Studio一站式开发平台


Genie Studio是智元机器人专为具身智能场景打造的一站式开发平台,为开发者和合作伙伴提供全栈式解决方案,覆盖数据采集、数据管理、模型训练与微调、仿真评测、模型构建与部署等全流程。平台提供开箱即用的GO-1基座模型,集成Video Traning方案和统一训练框架,内置完整的开发工具链,可实现真机一键编译&部署,显著提升开发效率,助力具身智能技术的快速落地与应用。


官网入口

https://genie.agibot.com/geniestudio

购买咨询

https://www.zhiyuan-robot.com/Contact/Business



03/

社区共建:

打造开源社区生态


虽然GO-1仅基于AgiBot G1机器人数据进行预训练,但该模型已经在松灵机器人、方舟机器人、Franka机械臂等不同本体上进行了充分的验证测试。这些跨本体验证结果表明,GO-1具备良好的可移植性,能够适应不同机器人的运动学特性和控制接口。



在仿真环境测试方面,GO-1在Genie Sim和Libero等主流仿真平台上均取得了领先的性能表现。


GenieSim仿真评测结果:

   

Libero仿真评测结果:


针对真机部署场景,GO-1模型充分考虑了用户多样化的机器人平台需求,不仅提供了Genie Studio一站式开发平台来支持Genie G1本体的数据采集、模型微调和部署,同时特别集成了通用LeRobot数据格式,支持其他机器人本体的数据采集、模型微调和部署。


通过Genie Studio,在Genie G1真机实验中,GO-1相比于其他SOTA模型也取得了领先的性能。



04/

立即开始:

开启你的具身智能之旅


现在就访问我们的GitHub仓库,下载GO-1模型,开始你的具身智能开发之旅。无论你是经验丰富的AI研究者,还是刚刚踏入这个领域的新手,GO-1都将为你提供强大的技术支撑和无限的创新可能。



- END -


原文链接: 智元机器人GO-1通用具身基座大模型全面开源!
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day3-如何写出一个高质量的 Skill(组内分享) 高质量 Skill 不是“一个调得很顺的巨型 Prompt”,而是一个可验证、可回归、可维护的能力包。 先定义“什么算好”,再实现“怎么做好”。评估体系先于 Skill 本身成型。 下面用“故障诊断 Markdown 转 YAML”作为例子,但方法是通用的。 --- 一、先想清楚:Skill 到底是什么 一个 Skill 至少包含四部分: 部分 作用 接口 输入什么、输出什么、边界在哪 流程 分几步做,每步的产物是什么 规则 硬约束、经验规则、失败模式 降级策略 不确定时怎么办,而不是硬编一个看似合理的结果 高质量 Skill 的共同点:职责单一、接口清晰、规则可定位、输出可验证。 反例:把几十条经验全塞进一个主 Prompt,改一条规则要重调整个 Prompt,评估时也不知道是哪条规则退化。 --- 二、核心方法:先建评估,再写 Skill 不要先写转换器再补测试。正确顺序是: 1. 定义输出契约:什么算合法、什么算合格; 2. 建金标准集:一小批人工认可“可放行”的样本; 3. 先写评估 Skill:让它在金标准集上跑出基线; 4. 再迭代生成 Skill:每次修改跑同一套评估,无退化且目标维度提升才算正向。 这就是评估驱动开发:评估是 Skill 的单元测试,金标准集是回归锚点。 --- 三、评估 Skill:三层门禁,逐层递进 前一层不过,后一层不跑。每层留可追溯证据。 第 1 层:确定性硬门禁 用解析器、Schema、校验器完成,不消耗模型成本。 · 输出可解析; · 必填字段齐全,类型/枚举合法; · 引用目标存在,无悬空引用、无不可达节点; · 关键路径至少有一条能到达预期出口。 不通过直接打回。 第 2 层:语义断言 用脚本 + 结构遍历检查“逻辑对不对”,仍然保持确定性。 通用检查项: · 覆盖率:源材料里的关键步骤、分支、条件,输出里是否都有对应? · 完整性:每个判断节点是否都有明确出口?有没有死胡同? · 可达性:每条路径是否都能到达预期终点?有没有无出口循环? · 顺序与依赖:有先后依赖的操作,是否保留了顺序?有没有被拍平成无序列表? 例子:故障诊断转换中,检查“每个判断项是否有是/否/异常出口”“每条路径是否能到根因”。 第 3 层:LLM-as-Judge 只处理解析器表达不了的维度:忠实度、完整性、可执行性。 但 Judge 会漂移,不能单独放行,必须建立在第 1、2 层之上。Judge 的 Prompt、rubric、模型版本都要版本化,换模型必须用金标准集重新校准。 通用 Judge 维度: 维度 问什么 忠实度 输出是否忠实源材料意图?有没有自行发明内容? 完整性 关键步骤、条件、证据是否保留?隐式知识有没有被压成空话? 收敛性 输出是否仍指向原目标,而不是发散? 可执行性 下游不依赖源材料能否直接使用? --- 四、金标准集:回归测试的锚点 不需要一开始就标注几百份。用已认可的样本当种子,扩到 15~30 份,覆盖失败模式而非随机抽样: · 完整正例:典型流程; · 边界/异常分支:异常路径、循环、前置失败回退; · 已知易错模式:实际踩过的坑; · 留出集:不参与调优,只用于最终验收,防过拟合。 金标准不需要完美,只需要当前标准下认可可放行。 回归指标:关键路径用 pass^k(k 次全过),稳定性用 pass@k。 --- 五、工程约束:让批量产出可重放 · 幂等:同输入 + 同 Skill 版本 + 同规则 → 输出一致,否则无法判断变好是 Skill 改了还是随机波动; · 隔离不阻断:单份失败进隔离队列,记录失败层和原因,不阻塞其余; · 版本绑定:规则、rubric、金标准集进 Git;每份报告绑定“源版本 + 生成 Skill 版本 + 评估 Skill 版本 + Judge 模型版本”; · 抽样人工复核:Judge 临界样本 + 易错模式,人工抽检结果反过来校准 rubric。 --- 六、Skill 本身怎么写 · SKILL.md 控制篇幅,写清:输入约定、输出契约、分步流程、硬规则、降级策略; · 经验规则放 references/ 或 rules/,按失败模式分类,不要全塞进主 Prompt; · 不确定时标 needs_review: true,不要硬编看似合理的结果; · 迭代由评估报告驱动:报告告诉你哪层挂了、哪类失败模式,你改对应规则文件,而不是漫无目的调 Prompt。 --- 七、落地顺序(不要反过来) 1. 固化输出契约:Schema + 结构约束; 2. 建金标准集:从已认可的 + 最易出错的样本开始; 3. 先写评估 Skill:跑出基线报告; 4. 再迭代生成 Skill:每次修改对比逐项通过率,无退化且目标提升才算正向; 5. 批量运行 + 隔离回放:失败进队列,结束后人工抽检; 6. 评估 Skill 自身版本化:换 Judge 模型必须重新校准。 --- 八、给组员的三条硬要求 1. 不许凭感觉说“变好了”:每次修改必须附评估报告对比,逐项通过率说话。 2. 不许跳过确定性门禁直接看 Judge 分数:前两层挂了,Judge 分数没有意义。 3. 不许把规则堆进主 Prompt:规则按失败模式分文件,评估报告要能定位到具体文件。 --- 一句话收尾 生成 Skill 决定“能不能做”,评估 Skill 决定“敢不敢用”。 先让评估体系站稳,再让生成器迭代。这样交付的不是一堆“看起来还行”的产出,而是一套可证明、可回归、可交接的 Skill 质量体系。
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