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subtitle：下一代多模態(tài)理解能力，精準感知與決策，賦能真實世界中的機器人

具身大腦推理強化訓練

1、思維鏈數(shù)據(jù)構(gòu)建

具身數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)初步清洗

具身思考數(shù)據(jù)集

2、不同思考模式強化學習

思考模式

思考模式
自動選擇自考模式
不思考模式
智能體調(diào)用模式

強化獎勵類型

格式獎勵
正確率獎勵
軌跡獎勵
······

3、自進化強化學習

策略模式
數(shù)據(jù)采集
數(shù)據(jù)過濾
強化學習

Why PelicanVLM

PelicanVLM 核心能力

跨場景

Cross-Scenario

適應家庭、工廠、戶外等多種環(huán)境，具備強大的環(huán)境感知和語義理解能力。

Operates across diverse environments such as homes, factories, and outdoor spaces with strong perception and semantic understanding.
跨任務

Cross-Task

支持抓取、導航、人機交互等任務，提升通用性與任務覆蓋率。

Handles tasks like grasping, navigation, and HRI with wide-ranging generalization and coverage.
跨本體

Cross-Embodiment

適應家庭、工廠、戶外等多種環(huán)境，具備強大的環(huán)境感知和語義理解能力。

Operates across diverse environments such as homes, factories, and outdoor spaces with strong perception and semantic understanding.

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