شركة "ريمان ديناميكس" الصينية تطلق نموذج "Riemann-1.0" محققة نسبة نجاح 62.6% بعد التدريب على 232 ألف ساعة من البيانات

أخبار ar.wedoany.com، أعلنت شركة "ريمان ديناميكس" (Riemann Dynamics) الصينية عن إطلاق نموذجها العالمي للتحكم في الروبوتات "Riemann-1.0"، والذي حقق نسبة نجاح بلغت 62.6% على منصة "RoboCasa-365" المعيارية عالية الصعوبة لمحاكاة المهام المنزلية، متجاوزًا أفضل نتيجة سابقة بنسبة 8.4 نقاط مئوية. وقد استُخدم في تدريب هذا النموذج 232 ألف ساعة من البيانات، كان الجزء الأكبر منها عبارة عن مقاطع فيديو من منظور الإنسان الأول.

تعد "ريمان ديناميكس" شركة تابعة لمجموعة "كونلون وانوي" (Kunlun Wanwei)، تأسست خصيصًا لتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي المجسّد (Embodied AI). تم الإعلان عن "Riemann-1.0" لأول مرة في مؤتمر WAIC 2026، ويعتمد مساره التقني على تعلم قواعد التفاعل مع العالم المادي من كميات هائلة من مقاطع الفيديو البشرية غير الموسومة، ثم استخدام كمية صغيرة من بيانات الروبوتات لتحقيق محاذاة الحركة، مما يتيح تحكمًا عامًا عبر مختلف هياكل الروبوتات. أظهر النموذج قدرة على نقل المهارات من المحاكاة إلى الروبوتات الحقيقية، مثل تنفيذ خطوات متسلسلة في مهمة ترتيب طاولة الطعام، بما في ذلك التقاط ملعقة رفيعة، وسكب الحساء، ومسح سطح الطاولة.

من حيث تكوين البيانات، تضمنت مجموعة تدريب "Riemann-1.0" 200 ألف ساعة من مقاطع الفيديو من منظور الإنسان الأول، و12 ألف ساعة من بيانات UMI وقفازات الهيكل الخارجي، و20 ألف ساعة من مسارات الروبوتات الحقيقية والمحاكاة، لتغطي 41 نوعًا من هياكل الروبوتات وآلاف طرق التفاعل. طوّر الفريق خط أنابيب معالجة بيانات آليًا، يحوّل مقاطع الفيديو البشرية إلى إشارات حركة قابلة للقراءة آليًا عبر خطوات تشمل تصحيح الصورة، وتقسيم تسميات الحركة باستخدام نموذج VLM، والفحص والاختيار، وإعادة بناء وضعية اليد ثلاثية الأبعاد. يعتمد النموذج على بنية الانتشار (Diffusion Architecture) بإطار عمل مشترك للفيديو والحركة قائم على السببية الكاملة، ويمر بثلاث مراحل تدريبية: وزن خسارة الحركة 0.1 في المرحلة الأولى، و0.5 في الثانية، و0.9 في الثالثة، لينتقل بسلاسة من فهم العالم إلى تنفيذ الحركة.

أثبتت تجارب الاجتثاث (Ablation Studies) قيمة بيانات الفيديو البشرية: على منصة RoboCasa-365 فقط، بلغت نسبة النجاح الأساسية 38.2%؛ وبإضافة بيانات الروبوتات ارتفعت إلى 43.4%؛ ثم بإضافة بيانات UMI وصلت إلى 48.2%؛ وأخيرًا، بعد إدخال بيانات الفيديو البشرية، قفزت نسبة النجاح إلى 62.6%. في اختبار EgoVLA المعياري المخصص للروبوتات البشرية ثنائية اليد الماهرة، ارتفعت نسبة النجاح في المهام متعددة المراحل طويلة المدى من 42.96% إلى 71.11%، وفي الخلفيات البصرية غير المألوفة تمامًا من 26.36% إلى 43.33%.

في التقييمات المحاكاة، حقق "Riemann-1.0" نسبة نجاح 99.0% على منصة LIBERO، و94.3% على RoboTwin 2.0، و62.6% على RoboCasa-365، محتلًا المركز الأول. للتحقق من الأداء على الروبوتات الحقيقية، بنى الفريق أربعة سيناريوهات منزلية نموذجية: تكديس المكعبات المنظمة، وطي الأقمشة المرنة، وترتيب الفوضى على الطاولة، وتنظيم أدوات المطبخ. تم جمع بيانات العرض التوضيحي عبر التحكم عن بُعد البشري والتدريب المشترك. وبالمقارنة مع نماذج القاعدة مفتوحة المصدر من نفس نقطة البداية، بلغ متوسط نسبة نجاح "Riemann-1.0" 85.00%، ودرجة إنجاز العملية 94.43%، محققًا المركز الأول في كليهما، متقدمًا بأكثر من 15 نقطة مئوية على أفضل نموذج مفتوح المصدر، مع تجاوز درجة إنجاز كل مهمة 91%.

عرضت مجموعة "كونلون وانوي" في مؤتمر WAIC 2026 أيضًا النموذج العالمي "Matrix-3.5"، ونموذج الموسيقى بالذكاء الاصطناعي "Mureka v9.5"، بالإضافة إلى "Riemann-1.0". يُنظر إلى توسيع قدرات توليد العالم الرقمي لتشمل التفاعل مع العالم المادي على أنه مسار حتمي لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام. وتعمل "ريمان ديناميكس" كشركة تابعة مستقلة، بهدف تمكين الفريق الأساسي من الحصول على موارد مخصصة بشكل مستقل لتحقيق استثمار تقني طويل الأجل.