产品库

使用大型语言模型生成机器人模拟任务

GenSim利用大型语言模型生成大量的机器人模拟任务，支持目标导向生成和探索性生成两种模式，可用于多任务策略训练和任务级别泛化。使用GPT4扩展了现有基准测试10倍以上，支持超过100个任务，通过有监督微调和评估多个LLM，包括微调的GPT和Code Llama，生成机器人模拟任务的代码。最小的模拟到真实世界的适应后，预训练在GPT4生成的模拟任务上的多任务策略在真实世界中展现了更强的转移能力，超过基线25%。

通过自然语言控制机器人的模拟平台。

LuckyRobots是一个致力于使机器人技术对普通软件工程师可用的模拟平台，通过自然语言控制机器人执行任务，无需依赖ROS和物理硬件。平台提供了虚拟环境、物理模拟和多摄像头输入，支持用户部署和测试端到端的AI模型。

智能AI聊天助手，提供多语言对话和个性化服务。

Ai Chat机器人Plus是一款基于人工智能技术的聊天机器人，它能够理解并流畅地与用户进行交流，提供信息查询、日常咨询、技术支持等服务。这款产品通过模仿人类的对话方式，为用户提供了一个直观、便捷的交互体验。它主要的优点包括快速响应、高准确率的语义理解以及个性化的服务体验。Ai Chat机器人Plus适用于需要快速、智能对话解决方案的个人和企业用户。

为机器人提供虚拟模拟和评估的先进世界模型。

1X 世界模型是一种机器学习程序，能够模拟世界如何响应机器人的行为。它基于视频生成和自动驾驶汽车世界模型的技术进步，为机器人提供了一个虚拟模拟器，能够预测未来的场景并评估机器人策略。这个模型不仅能够处理复杂的对象交互，如刚体、掉落物体的影响、部分可观察性、可变形物体和铰接物体，还能够在不断变化的环境中进行评估，这对于机器人技术的发展至关重要。

基于轨迹草图的机器人任务泛化

RT-Trajectory 是一种基于粗糙轨迹草图的机器人控制策略，通过轨迹草图实现对新任务的有效泛化能力。它既可以通过人工绘制、视频演示等方式生成轨迹草图，也可以通过图像生成模型等方式生成轨迹草图。RT-Trajectory 在各种真实世界机器人任务中得到了广泛评估，相比于基于语言和目标的策略，具有更广泛的任务执行能力。

一种通过大型语言模型引导的模拟到现实世界转移策略，用于获取机器人技能。

DrEureka是一个利用大型语言模型（LLMs）自动化和加速模拟到现实（sim-to-real）设计的方法。它通过物理模拟自动构建合适的奖励函数和领域随机化分布，以支持现实世界中的转移。DrEureka在四足机器人运动和灵巧操作任务上展示了与人工设计相媲美的sim-to-real配置，并能够解决如四足机器人在瑜伽球上平衡和行走等新颖任务，无需人工迭代设计。

基于多模态大型语言模型的Discord机器人

PigPig是一个基于多模态大型语言模型（LLM）的Discord机器人，旨在通过自然语言与用户互动。它结合了先进的AI能力和实用功能，为Discord社区提供丰富的体验。

大型语言模型，高效文本生成。

InternLM2.5-7B-Chat GGUF是一个大型语言模型，专为文本生成而设计。它基于开源框架llama.cpp，支持多种硬件平台的本地和云推理。该模型具有7.74亿参数，采用先进的架构设计，能够提供高质量的文本生成服务。

AI国际象棋机器人，智能对弈与教学

元萝卜AI下棋机器人是商汤科技旗下家用机器人品牌，通过AI科技为孩子的健康、学习、快乐成长保驾护航。产品具备陪练涨棋、棋力闯关、巅峰对决、在线对弈、残局挑战、AI打谱、AI习题精练、棋局分享等功能，旨在通过真实棋盘棋子的交互，保护孩子视力，同时提高棋艺水平。

开源视觉-语言-动作模型，推动机器人操作技术发展。

OpenVLA是一个具有7亿参数的开源视觉-语言-动作（VLA）模型，通过在Open X-Embodiment数据集上的970k机器人剧集进行预训练。该模型在通用机器人操作策略上设定了新的行业标准，支持开箱即用控制多个机器人，并且可以通过参数高效的微调快速适应新的机器人设置。OpenVLA的检查点和PyTorch训练流程完全开源，模型可以从HuggingFace下载并进行微调。

高级AI聊天机器人

ChatGPT Online是由ChatGPT API提供支持的高级语言模型，能够与用户进行有意义且动态的对话。它可以理解并回答各种主题和问题，是一个多功能且可靠的对话伙伴。

基于生成式模拟的自动机器人学习

RoboGen 是一款基于生成式模拟的自动机器人学习产品。它通过自动生成多样化的任务、场景和训练监督，实现大规模机器人技能学习。RoboGen 具备自主提出、生成、学习的能力，可以不断生成与各种任务和环境相关的技能演示。

前沿级多模态大型语言模型

NVLM 1.0是NVIDIA ADLR推出的前沿级多模态大型语言模型系列，它在视觉-语言任务上达到了业界领先水平，与顶级专有模型和开放访问模型相媲美。该模型在多模态训练后，甚至在纯文本任务上的准确性上也有所提高。NVLM 1.0的开源模型权重和Megatron-Core训练代码为社区提供了宝贵的资源。

TOFU数据集为大型语言模型的虚构遗忘任务提供基准。

TOFU数据集包含根据不存在的200位作者虚构生成的问答对,用于评估大型语言模型在真实任务上的遗忘性能。该任务的目标是遗忘在各种遗忘集比例上经过微调的模型。该数据集采用问答格式,非常适合用于流行的聊天模型,如Llama2、Mistral或Qwen。但是,它也适用于任何其他大型语言模型。对应的代码库是针对Llama2聊天和Phi-1.5模型编写的,但可以轻松地适配到其他模型。

在线聊天机器人竞技场，比较不同语言模型的表现。

LMSYS Chatbot Arena 是一个在线平台，旨在通过用户与匿名聊天机器人模型的互动，对大型语言模型(Large Language Models, LLMs)进行基准测试。该平台收集了超过70万次人类投票，计算出LLM的Elo排行榜，以确定谁是聊天机器人领域的冠军。平台提供了一个研究预览，具有有限的安全措施，可能生成不当内容，因此需要用户遵守特定的使用条款。

构建定制的大型语言模型（LLM）以增强聊天机器人的能力。

ChatRTX 是 NVIDIA 提供的一个用于构建定制大型语言模型（LLM）的平台，旨在提升聊天机器人的智能水平和交互能力。它利用先进的 AI 技术，通过理解自然语言处理（NLP）来提供更加人性化的对话体验。ChatRTX 的主要优点包括高度的可定制性、强大的语言理解能力和高效的交互设计，适合需要高级对话系统的各种商业应用。

多语言聊天机器人，支持100多种语言

Giti多语言聊天机器人是一款先进的多语言AI聊天机器人，采用最新的GPT-3模型。支持100多种语言，可以自然流畅地进行对话。Giti.ai可以让您与能够理解您母语的智能聊天机器人对话。

多语言聊天机器人

Giti多语言聊天机器人是一款智能聊天机器人，支持100多种语言，具备自然流畅的对话能力。它可以理解您的母语并与您进行智能对话。无论您想聊天、咨询问题还是寻求娱乐，Giti都能为您提供准确、有趣的回答。

智能机器人助手，自动化重复任务

takemebot是一款智能机器人助手，能够帮助用户自动化重复的任务，大大提高工作效率。它能够降低成本、增加生产力、提供更高的准确性和提升客户体验。takemebot支持多种功能和场景，适用于各个行业和领域。

Figure是第一家专注于研发通用型人形机器人的AI机器人公司。

Figure是一个创新的AI机器人公司,致力于研发第一台通用型人形机器人Figure 01。Figure 01集成了人形的灵巧性和前沿的AI技术,可广泛应用于制造业、物流、仓储和零售等领域,支持人类完成更多工作。该机器人高5.6英尺,载重20公斤,重60公斤,工作时间5小时,移动速度每秒1.2米。Figure还拥有世界顶级的机器人团队,团队成员在AI和人形机器人领域拥有超过100年的丰富经验。

开源机器人模拟平台，用于生成无限机器人数据和泛化AI。

ManiSkill是一个领先的开源平台，专注于机器人模拟、无限机器人数据生成和泛化机器人AI。由HillBot.ai领导，该平台支持通过状态和/或视觉输入快速训练机器人，与其它平台相比，ManiSkill/SAPIEN实现了10-100倍的视觉数据收集速度。它支持在GPU上并行模拟和渲染RGB-D，速度高达30,000+FPS。ManiSkill提供了40多种技能/任务和2000多个对象的预构建任务，拥有数百万帧的演示和密集的奖励函数，用户无需自己收集资产或设计任务，可以专注于算法开发。此外，它还支持在每个并行环境中同时模拟不同的对象和关节，训练泛化机器人策略/AI的时间从天缩短到分钟。ManiSkill易于使用，可以通过pip安装，并提供简单灵活的GUI以及所有功能的广泛文档。

AI娱乐聊天机器人

ChatShitGPT是一款非同寻常的聊天机器人，能够为用户提供娱乐和消遣。其特色在于具有个性化的角色，用户可以选择与海盗、主角或者愤怒的角色进行互动。用户可以免费开始使用，但也提供订阅服务。产品定位为提供娱乐、消遣和放松的聊天体验。

通过模仿学习实现手术任务的机器人

Surgical Robot Transformer 是一种通过模仿学习在达芬奇机器人上执行手术操作任务的模型。该模型通过相对动作公式克服了达芬奇系统的前向运动学不准确的问题，使得机器人能够成功地训练和部署政策。这种方法的一个显著优势是可以直接利用包含近似运动学的大量临床数据进行机器人学习，而无需进一步校正。该模型展示了在执行三个基本手术任务（包括组织操作、针头处理和结扎）方面的成功。

首款通用型机器人基础模型

π0是一个通用型机器人基础模型，旨在通过实体化训练让AI系统获得物理智能，能够执行各种任务，就像大型语言模型和聊天机器人助手一样。π0通过训练在机器人上的实体经验获得物理智能，能够直接输出低级电机命令，控制多种不同的机器人，并可以针对特定应用场景进行微调。π0的开发代表了人工智能在物理世界应用方面的重要进步，它通过结合大规模多任务和多机器人数据收集以及新的网络架构，提供了迄今为止最有能力、最灵巧的通用型机器人政策。

基于GPT算法的智能聊天机器人

Open-GPT 开放版·直连GPT聊天机器人，是一款基于的GPT算法开发的聊天机器人，具备较高的智能度和语言理解能力，可以进行智能问答、闲聊、教育咨询等多种交互，为用户提供更加便利和快捷的服务。系统聊天记录不会被上传到第三方服务器，用户的隐私得到了更好的保护。

实时全身人对人形机器人遥操作学习

该项目专注于实现实时的全身人对人形机器人的遥操作，旨在通过学习人类的动作和行为来控制机器人。

全栈开源机器人

智元灵犀X1是一款开源人形机器人，具有29个关节和2个夹爪，支持扩展头部3自由度。它提供了详细的开发指南和开源代码，使开发者能够快速搭建并进行二次开发。该产品代表了智能机器人领域的先进技术，具有高度的灵活性和可扩展性，适用于教育、研究和商业开发等多种场景。

机器人教学框架,无需在野机器人

通用操作接口(UMI)是一个数据收集和策略学习框架,允许直接将现场人类演示中的技能转移到可部署的机器人策略。UMI采用手持夹具与仔细的界面设计相结合,实现便携、低成本和信息丰富的数据收集,用于挑战性的双手和动态操作演示。为促进可部署的策略学习,UMI结合了精心设计的策略界面,具有推理时延迟匹配和相对轨迹动作表示。从而产生的学习策略与硬件无关,并且可以在多个机器人平台上部署。配备这些功能,UMI框架解锁了新的机器人操作功能,仅通过为每个任务更改训练数据,允许泛化的动态、双手、精确和长时间的行为,从而实现零次调整。我们通过全面的真实环境实验演示了UMI的通用性和有效性,其中仅通过使用各种人类演示进行训练的UMI策略,在面对新环境和对象时实现了零次调整的泛化。