Embodied AI Physical World Reasoning MoE Architecture Multimodal Perception
摘要

本文提出 Hy-Embodied-VLM-1.0,一种专为物理世界具身智能体设计的高效基础模型。研究定义了包含状态理解、动作转换推理及序列自适应推理的行动中心能力分类法,并据此构建了系统的数据流水线。模型基于 Hy3-A3B 语言主干与 Hy-ViT2 视觉编码器,采用混合专家架构以平衡性能与效率。在 38 个基准测试中,该模型在 19 项上表现最佳,显著优于同类竞品,并在多轮交互与长程推理任务中展现出卓越的具身推理能力。

AI 推荐理由

论文核心构建以行动为中心的推理分类法,重点解决物理世界中的状态理解与序列自适应推理。

研究机构
腾讯机器人实验室 腾讯视觉团队 福田实验室
论文信息
作者 Ziyi Wang, Xumin Yu, Yongming Rao, Yonggen Ling, Yunheng Li et al.
发布日期 2026-07-14
arXiv ID 2607.12894
相关性评分 9/10 (高度相关)