Hacker News · 16.06.2026 ·Модели и релизы

Qwen-RobotWorld: новый подход к обучению мультимодальных агентов

Команда из Alibaba Group представила Qwen-RobotWorld — новый подход к обучению мультимодальных агентов. В техническом отчёте, опубликованном на arXiv, описаны методы, позволяющие моделям лучше понимать и взаимодействовать с физическим миром. Исследователи использовали комбинацию текстовых и визуальных данных, а также данные из симуляторов роботов для дообучения моделей.

Отличительной особенностью Qwen-RobotWorld является способность агентов выполнять сложные задачи в реальных условиях. Модель демонстрирует улучшенные навыки планирования и адаптации к изменяющимся окружениям. В отчёте также приведены результаты бенчмарков, показывающие, что Qwen-RobotWorld превосходит существующие решения в ряде ключевых метрик.

Разработчики отмечают, что их подход может быть полезен в различных областях, включая робототехнику, автоматизацию и разработку интеллектуальных систем. Технический отчёт доступен на arXiv и содержит подробное описание методологии, данных и экспериментов.

Qwen-RobotWorld является частью более широких усилий Alibaba Group по развитию мультимодальных моделей и их применению в реальных сценариях. Исследование подчёркивает важность интеграции текстовых и визуальных данных для создания более адаптивных и интеллектуальных агентов.

Источник: Hacker News

Похожие материалы

Hacker News · Разработка и инструменты Qwen-Robot Suite — фреймворк для физического интеллекта Компания Qwen представила Qwen-Robot Suite — набор моделей и инструментов для создания робототехнических систем. Это первый в мире фреймворк, объединяющий модели для восприятия, планирования и управления роботами в физическом мире. MarkTechPost · Модели и релизы Qwen-RobotSuite: три модели для робототехники Команда Qwen представила Qwen-RobotSuite — набор из трёх моделей для робототехники. Каждая модель решает свою задачу: манипуляции, моделирование мира и навигацию. Hacker News · Память и RAG Alibaba представляет модели ИИ для роботов в контексте перехода от чатботов к агентам Alibaba анонсировала новые модели ИИ, предназначенные для роботов, что отражает глобальную тенденцию перехода от простых чатботов к более сложным ИИ-агентам. Компания представила несколько моделей, включая Tongyi Wangwang, которые способны обрабатывать сложные запросы и выполнять задачи, требующие многозадачности и контекстуального понимания. Hacker News · Модели и релизы Qwen и Fable объединили усилия для создания открытой модели кодирования Команды Qwen и Fable представили Qwable-v1 — открытую модель кодирования на 35 миллиардов параметров с архитектурой Mixture-of-Experts. Это первая модель такого масштаба, специально обученная для выполнения задач программирования с использованием агентных подходов. MarkTechPost · Разработка и инструменты Как создать рабочее пространство для ИИ-агента QwenPaw с кастомными навыками и API-тестированием В новом туториале от MarkTechPost подробно разбирается процесс создания рабочего пространства для ИИ-агента QwenPaw. Это решение предоставляет практическую среду для разработки и тестирования агентов с расширенными возможностями. В статье описаны ключевые шаги: установка и инициализация QwenPaw, настройка рабочей директории, аутентификация и подключение моделей через Colab secrets. arXiv · Память и RAG LaWAM: моделирование будущего для роботов с помощью ИИ Исследователи из MIT и других ведущих университетов представили новый подход к созданию роботов, способных предсказывать последствия своих действий. В статье LaWAM: Latent World Action Models for Efficient Dynamics-Aware Robot Policies авторы предлагают использовать модели, которые учитывают, как действия робота изменят окружающую среду. Это позволяет роботам принимать более осознанные решения, что критически важно для автономных агентов. GitHub · Обучение и дообучение Tencent представил фреймворк UniRL для обучения мультимодальных моделей Компания Tencent выпустила фреймворк UniRL, предназначенный для обучения мультимодальных моделей с использованием подкрепляющего обучения (Reinforcement Learning). Этот инструмент позволяет интегрировать различные типы данных, включая текст, изображения и видео, в единый процесс обучения. Это особенно важно для разработки ИИ-агентов, которые должны эффективно обрабатывать и анализировать разнообразные данные. Hacker News · Инфраструктура для агентов DreamX-World 1.0: интерактивная модель мира для агентов Исследователи представили DreamX-World 1.0 — модель мира, предназначенную для использования в системах ИИ-агентов. Она позволяет создавать интерактивные среды, где агенты могут взаимодействовать с объектами и выполнять задачи в виртуальном пространстве. Hacker News · Инференс и железо FlashQwen – новый CUDA-движок для ускоренного инференса Qwen3 Разработчики представили FlashQwen – инференс-движок для модели Qwen3, написанный с нуля на CUDA. Это решение направлено на оптимизацию работы с моделями большого языка, особенно в условиях ограниченных ресурсов. FlashQwen использует современные методы ускорения вычислений, включая кэширование и оптимизацию ядра CUDA, что позволяет значительно сократить время инференса. NVIDIA Technical Blog · Память и RAG World-Action Models: от воображения к действию NVIDIA представила концепцию World-Action Models (WAM), новых моделей, которые сочетают в себе возможности визуально-языковых моделей (VLM) с возможностью выполнения действий. Эти модели начинают с предобученного VLM-основания и адаптируют его для выполнения конкретных задач, что делает их перспективными для создания ИИ-агентов, способных не только понимать, но и взаимодействовать с окружающим миром.

← Все материалы