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诺因发布GLOW架构机器人一教就:会
来源:360搜索 编辑:吴宗翰 2026-09-24 21:25:43


一直以来,要让机器人学会一项新任务,往往需要重新采集数据、编写固定流程,或进行针对性训练。这类方式可以解决确定性较高的任务,却难以覆盖真实场景中不断变化的物品、环境和需求。

近期,新一代通用大模型GPT-6 Astra的发布,引发行业对具身智能技术路线的广泛讨论与重新思考。不少观点认为,通用大模型正在展现操控机器人的能力,可能对既有具身智能路线形成冲击;与此同时,行业也逐步形成共识:自回归架构正成为模型架构的收敛方向,具身智能的竞争核心将转向数据与学习方式。

9月24日,诺因(Knowin)发布面向通用具身智能的生成式学习架构GLOW技术报告,系统介绍了GLOW全新升级的技术架构,呈现了一条将通用认知能力转化为可靠物理行动的可行路径,核心突破在于让机器人具备“一教就会”的任务学习能力。


新民晚报记者获悉,GLOW的目标是让机器人获得跨物体、跨环境、跨任务复用的通用具身能力,而非为每项任务单独学习一套策略。用户不必把需求拆解成机器指令,也不必受限于出厂时写好的功能清单。机器人可以通过一次完整操作理解任务,再把画面、物品关系、状态变化与执行反馈转化为行动。从开箱收纳、浇水,到擦桌、调酒等各类家务工作,这一能力都得到了验证。

“一教就会”源于GLOW全新升级的技术路径。GLOW将原有的Brain与Act能力统一到多模态自回归模型KnowinGLOW中,使视觉理解、空间推理、任务规划与动作生成能够在同一模型内协同完成。其中,KnowinDream负责生成物理交互经验,KnowinWorld用于模拟动作可能带来的结果,KnowinAgent则围绕任务记忆、工具调用、反馈和重新规划组织执行流程。由此,GLOW形成了从经验学习、任务理解到行动反馈的完整链路。


报告披露了GLOW在RoboDojo、LIBERO-Pro和Embodied Arena等评测中的成绩。实验结果表明,GLOW不仅能够理解物理场景,还能将这种理解转化为有效的任务执行。在本报告的评测设置下,GLOW在多项国际主流具身评测中取得领先成绩,展现了在空间理解、物理交互与任务执行方面的能力。

据介绍,通用模型增强智能的知识、理解与推理能力,专业具身模型则以物理交互为核心,构建从场景理解到自主行动的完整能力。诺因持续推进这条技术路线:以规模化物理经验训练模型,以统一架构协同认知与行动,以闭环执行适应环境变化。

原标题:《具身智能的“学习方式”变了!诺因发布GLOW架构,机器人“一教就会”》

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  • 最后更新 2026-09-24 21:25:43
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