成果｜LEGENT：具身智能体开放平台

主要观点总结

文章介绍了具身智能体的重要性和挑战，以及LEGENT平台的出现为解决这些问题提供了新的思路和方向。文章详细描述了LEGENT平台的设计和功能，包括场景、智能体和环境接口等方面。同时，文章还介绍了平台的数据生成流程，包括场景生成、任务生成和轨迹生成等方面。此外，文章还提到了实验和结果，以及未来的计划和实验室的背景。文章呼吁更多的研究者加入具身智能体的研究和开发。

关键观点总结

关键观点1: 具身智能体的重要性与挑战

介绍了具身智能体在科幻小说中的描绘以及在实际应用中的挑战，包括大模型与现有平台的整合、模型缺乏交互数据训练以及数据规模和多样性不足等问题。

关键观点2: LEGENT平台的介绍

描述了LEGENT平台的功能和设计，包括提供一个功能完备的模拟环境、构建高效的数据生成流程以及为基于多模态大模型的具身智能体的训练提供支持等。

关键观点3: 平台的功能概览

介绍了平台的场景设计、智能体设计和环境接口等方面的特点。

关键观点4: 数据生成流程

详细描述了平台的数据生成流程，包括场景生成、任务生成和轨迹生成等方面的方法和策略。

关键观点5: 实验与结果

介绍了使用LEGENT平台进行的实验和结果，包括使用多模态大模型VILA的实验和原型实验的结果。

关键观点6: 未来计划与实验室背景

描述了LEGENT平台的未来计划，包括改善场景生成算法、丰富数据生成流程以及运用到现实环境中等方面的工作。同时介绍了实验室的背景和招聘信息。

文章预览

在科幻小说的描绘中，人工智能与我们共同生活在物理世界，它们能够感知环境，通过自然语言与我们进行交流，协助我们的体力劳动。 具身智能体(Embodied Agents)，作为能够与真实或虚拟环境互动并执行任务的实体，是实现这一愿景的关键技术。 当前，大语言模型和多模态大模型在理解和生成语言、图像等方面展现出强大的泛化能力。然而，如何将多模态大模型应用于具身智能体，使其能够在环境中进行感知、推理和行动，仍面临着巨大挑战。大模型难以与现有平台整合，模型缺乏交互数据训练以及数据规模和多样性不足等问题，阻碍了大模型在具身智能体领域的应用。 近日，我组提出了 LEGENT具身智能体开放平台 。该平台提供了一个功能强大的 3D 模拟环境，构建了一套高效的具身数据生成流程，为大语言模型和多模态大模型与具身智能体的结 ………………………………