阿里达摩院开源具身大脑基模 RynnBrain
阿里巴巴达摩院发布具身智能大脑基础模型 RynnBrain,并一次性开源了包括30B MoE在内的7个全系列模型。同时还开源了全新评测基准 RynnBrain-Bench,用于评测时空细粒度具身任务。 根据介绍,RynnBrain 模型引入了机器人与环境互动所需的两项基本能力:时空记忆和物理世界推理。其中,时空记忆能力可让机器人在其完整的历史记忆中定位物体、目标区域,甚至预测运动轨迹,从而赋予机器人全局时空回溯能力。 物理空间推理不同于传统的纯文本推理范式,RynnBrain 采用文本与空间定位交错进行的推理策略,确保其推理过程紧密扎根于物理环境,大大减弱了幻觉问题。举例来说,运行RynnBrain模型的机器人,在执行A任务中被突然打断要求先做B任务,它能记住A任务的时间和空间状态,等完成B后继续工作。 RynnBrain在Qwen3-VL基础上训练,使用自研的RynnScale架构进行训练优化,同等资源加速两倍,训练数据超过2000万对。结果显示,RynnBrain能力全面,性能领先,在16项具身开源评测榜单上刷新纪录(SOTA),包括环境感知与对象推理、第一人称视觉问答、空间推理、...


