यूनिसाउंड ने पोस्ट-ट्रेनिंग आरएसआई के लिए फ्लैगशिप फ्लैश मॉडल के रूप में U2-Flash MoE जारी किया
और पढ़ें
Pandaily
pandaily.com

यूनिसाउंड ने पोस्ट-ट्रेनिंग आरएसआई के लिए फ्लैगशिप फ्लैश मॉडल के रूप में U2-Flash MoE जारी किया

यूनिसाउंड कंपनी ने U2-Flash मॉडल पेश किया है, इसे अपनी पिछली U2 श्रृंखला के सरलीकृत संस्करण के बजाय एक पूर्ण कार्यशील फ्लैश-श्रेणी उपकरण के रूप में स्थापित किया है। यह मॉडल लगभग 266 बिलियन मापदंडों की कुल संख्या के साथ स्पार्स मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (sparse mixture-of-experts) डिज़ाइन का उपयोग करता है, जबकि इन्फेरेंस प्रक्रिया के दौरान लगभग 10 बिलियन पैरामीटर सक्रिय होते हैं, जो कुल भार का 4% से भी कम है।

इस आर्किटेक्चर का उद्देश्य एक ही सत्यापित बिंदु पर कोडिंग, एजेंट कार्य, गणितीय तर्क और निर्देशों का पालन जैसे कार्यों को एक साथ निष्पादित करना है। यूनिसाउंड इस रिलीज़ को घनत्व बढ़ाने की रणनीति के रूप में प्रस्तुत करता है: फ्लैश-श्रेणी की विशेषता वाले कम विलंबता और टोकन लागत के साथ मुख्य कार्यों की गुणवत्ता प्राप्त करना, न कि केवल प्रदर्शन चैट के लिए अनुकूलन करना।

इसके अलावा, कंपनी इस बात पर जोर देती है कि वर्टिकल परिदृश्यों पर दस वर्षों से अधिक डेटा का उपयोग विशेष रूप से तब प्रशिक्षण के बाद गुणवत्ता में सुधार करने के लिए किया गया है जब मॉडलों को बहु-चरणीय कार्य पूरे करने होते हैं। प्रस्तुति दो प्रमुख विकास दिशाओं पर आधारित है। पहला - पोस्ट-ट्रेनिंग चक्र, जो मॉडल को निर्धारित मानव सैंडबॉक्स और सत्यापन गेटवे के भीतर पुनरावर्ती आत्म-सुधार में यूनिसाउंड का घोषित पहला कदम है, जिससे मॉडल को कार्यों के निर्माण, पथ विश्लेषण और प्रशिक्षण स्टैक की जाँच में सहायता करने की अनुमति मिलती है।

दूसरी दिशा - छिपी हुई अवस्थाओं के स्थान में गुप्त तर्क (latent reasoning in the space of hidden states), जिसे अपारदर्शी आंतरिक मोड के बजाय विचार की तीव्रता का एक नियंत्रित इंटरफ़ेस के रूप में प्रस्तुत किया गया है। अतिरिक्त तत्वों में समानांतर श्रमिकों वाले एजेंटों के साथ एसिंक्रोनस रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, गणित, कोड और एजेंट विशेषज्ञों के बीच नीति का मल्टी-टीचर ऑनलाइन डिस्टिलेशन, और अनुकूलनीय कार्य पीढ़ी शामिल है जो मॉडल की वर्तमान क्षमताओं के स्तर पर जटिलता का समर्थन करती है।

यूनिसाउंड ने बताया कि इस चक्र ने पहले ही प्रमुख प्रोग्रामिंग भाषाओं को कवर करते हुए सॉफ्टवेयर विकास के लिए लगभग 100,000 कार्यों का एक सेट बनाया है। इसके अलावा, मल्टी-टीचर डिस्टिलेशन ने चरणों की संख्या को कौशल के अनुरूप स्तर तक लगभग 55% कम कर दिया है।

प्रकाशित मेट्रिक्स के अनुसार, U2-Flash DeepSWE v1.1 पर 64.6, TerminalBench 3.0 पर 24.3 और SWE-Bench Pro पर 61.6 का परिणाम प्रदर्शित करता है। कंपनी की सामग्री के अनुसार, अंतिम स्कोर पिछले पीढ़ी की तुलना में 10.5 अंकों से बढ़ा है, और यह दावा भी करती है कि यह फ्लैश और प्रो वर्गों में नामित प्रतिस्पर्धी नियंत्रण बिंदुओं पर नेतृत्व करता है।

प्रदर्शन मेट्रिक्स के संबंध में, प्रति पहले टोकन का औसत समय तीन सेकंड से कम, 300 टोकन प्रति सेकंड तक की पीक थ्रूपुट, एजेंट पुनरावृत्तियों की संख्या में 20-30% की कमी और शुरू से अंत तक कार्य निष्पादन चक्र में लगभग 35% की कमी बताई गई है, जबकि टोकन बचत U2 के बराबर है।

मॉडल को सरकारी, वित्तीय, विनिर्माण और ऊर्जा क्षेत्रों में कार्यान्वयन के लिए थ्रूपुट, विलंबता और क्लस्टर स्केलिंग के दृष्टिकोण से प्रमुख घरेलू त्वरक स्टैक के साथ काम करने के लिए भी अनुकूलित किया गया है।

U2-Flash यूनिसाउंड के MaaS प्लेटफॉर्म पर एक प्रचार अवधि के हिस्से के रूप में उपलब्ध है, जो 30 सितंबर 2026 तक चलेगी। इस अवधि में टोकन पर छूट और नए और मौजूदा उपयोगकर्ताओं के लिए 100 मिलियन टोकन का परीक्षण मात्रा प्रदान करना शामिल है। हालांकि, चूंकि लॉन्च के सहायक दस्तावेज़ों में पूर्ण बेंचमार्क का स्वतंत्र पुनरुत्पादन और हार्डवेयर समानता की पुष्टि शामिल नहीं थी, इसलिए खरीदारों को U2-Flash को मानक उत्पादन बुद्धिमत्ता मानने से पहले वर्कलोड स्तर पर सत्यापन करने की सलाह दी जाती है।

समान कहानियाँ

यूनिट्री ने लगभग 95,000 युआन की कीमत पर छह सुधारों के साथ ह्यूमनॉइड G1+ पेश किया
और पढ़ें
pandaily.com

यूनिट्री ने लगभग 95,000 युआन की कीमत पर छह सुधारों के साथ ह्यूमनॉइड G1+ पेश किया

यूनिट्री कंपनी ने G1+ मॉडल जारी किया है, जो अपने ह्यूमनॉइड G1 का एक उन्नत संस्करण है जिसमें छह सुधार किए गए हैं। यह नया संस्करण प्लेटफॉर्म की मूल्य सीमा को बनाए रखता है, साथ ही गति, संवेदनशीलता और स्थायी बिजली विकल्पों में सुधार करता है।

मानक G1+ मॉडल करों सहित लगभग 95,000 युआन की कीमत पर उपलब्ध है। अनुसंधान उद्देश्यों के लिए डिज़ाइन किए गए G1+ EDU वेरिएंट की लागत अभी तक प्रकाशित नहीं की गई है, और इसे बिक्री विभाग के माध्यम से अनुरोध किया जा सकता है। यह किट G1 बॉडी लाइनअप के लिए हार्डवेयर और इंटरैक्शन का एक अपडेट है, और यह यूनिट्री के विश्व भाषा मॉडल UnifoLM के अलग-अलग रिलीज़ से भिन्न है।

गतिशीलता के मामले में, G1+ को दो डिग्री ऑफ फ्रीडम के साथ एक अतिरिक्त गर्दन जोड़ी गई है, जो सिर को लगभग -25° से 36° तक झुकाने और इसे ±110° तक घुमाने की अनुमति देती है। यह बातचीत और जांच के दौरान सिर की अधिक प्राकृतिक गति सुनिश्चित करता है। धड़ और अंगों दोनों में मोटर इकाइयों को आधुनिक बनाया गया है: कंधों और कमर में टॉर्क लगभग 110% बढ़ गया है, जबकि तुलनीय टॉर्क पर गर्मी उत्सर्जन 72% कम हो गया है। हाथों में टॉर्क लगभग 43% बढ़ा है, और गर्मी उत्सर्जन 30% कम हो गया है। इसके अलावा, हिप मोटर्स ने समान टॉर्क स्तर पर गर्मी उत्सर्जन को लगभग 28% कम कर दिया है।

डिज़ाइन में कम जड़ता वाले आंतरिक रोटर वाले उच्च गति वाले सिंक्रोनस मैग्नेटिक मोटर्स, औद्योगिक क्रॉस-रोलर बेयरिंग के साथ आउटपुट शाफ्ट और डुअल एन्कोडर का उपयोग जारी है, साथ ही स्थानीय वायु शीतलन भी है।

परसेप्शन सिस्टम में 60 मिमी बेसलाइन, 2 मेगापिक्सल रिज़ॉल्यूशन और लगभग 110°×80° फील्ड ऑफ व्यू के साथ एक स्टीरियो पेयर शामिल है, साथ ही 1920×1080 रिज़ॉल्यूशन वाला एक वाइड-एंगल मोनोकैमरा, 3डी लिडार और गहराई और स्थानिक कवरेज प्रदान करने वाला एक पेट कैमरा भी है। सिर में स्पर्श द्वारा आवाज सक्रियण और जेस्चर द्वारा अनलॉक करने के लिए पांच संवेदी बिंदु हैं। दूर की आवाज़ के लिए, एक छह-माइक्रोफ़ोन ऐरे का उपयोग किया जाता है, जो चार सामने और दो पीछे की कॉन्फ़िगरेशन में स्थित होता है, जो ध्वनि आगमन दिशा निर्धारण, शोर दमन और प्रतिध्वनि दमन का समर्थन करता है, साथ ही वायरलेस माइक्रोफ़ोन के वैकल्पिक समर्थन और कमर पर 10 वॉट के दो इनबिल्ट स्पीकर का भी समर्थन करता है।

लंबी प्रदर्शनियों और प्रयोगशाला कार्य के लिए, पीछे की तरफ 54.6 वी / 5.7 ए का एक बाहरी डीसी पावर पोर्ट प्रदान किया गया है, जो मौजूदा 13 सीरीज़ बैटरी के साथ पूरक है जिसमें 9,000 एमएएच की गर्म अदला-बदली क्षमता होती है, जो लगभग दो घंटे तक चलने के लिए डिज़ाइन की गई है।

खड़े होने की स्थिति में आयाम लगभग 1340×450×200 मिमी हैं, और वजन लगभग 35 किलोग्राम है, जबकि डिवाइस 690×450×300 मिमी तक फोल्ड हो जाता है। मानक मॉडल में 25 जॉइंट मोटर्स शामिल हैं: सिर में 2, प्रत्येक पैर में 6, कमर में 1 और प्रत्येक हाथ में 5, और यह हाथों पर लगभग 3 किलोग्राम का उपयोगी भार उठा सकता है। EDU वेरिएंट 25+45 डिग्री ऑफ फ्रीडम के किट तक विस्तारित होता है, जिसमें तीन डिग्री ऑफ फ्रीडम वाली वैकल्पिक कमर और सात डिग्री ऑफ फ्रीडम के साथ फुर्तीले हाथ होते हैं जिनमें दो अतिरिक्त कलाई अक्ष होते हैं जो हाथों पर लगभग 4 किलोग्राम का भार सहन कर सकते हैं। इसमें उच्च कम्प्यूटेशनल शक्ति वाले मल्टी-वेंडर मॉड्यूल और मानक मॉडल के आठ महीनों की तुलना में 18 महीने की वारंटी भी शामिल है।

सिस्टम में वाई-फाई 6, ब्लूटूथ 5.2, ऑक्टा-कोर प्रोसेसर, ओवर-द-एयर (OTA) अपडेट और एक पोर्टेबल रिमोट कंट्रोल शामिल है। लॉन्च के समय प्रयोगशाला में स्वतंत्र स्थायित्व या बाहरी स्वायत्तता पर कोई डेटा प्रदान नहीं किया गया था।

यूनिट्री ने यूनिफोएलएम-डब्ल्यूएलए-1.0 मॉडल प्रस्तुत किया - मानव सदृश रोबोटों के लिए एक मौलिक मॉडल
और पढ़ें
pandaily.com

यूनिट्री ने यूनिफोएलएम-डब्ल्यूएलए-1.0 मॉडल प्रस्तुत किया - मानव सदृश रोबोटों के लिए एक मौलिक मॉडल

यूनिट्री कंपनी ने 10 सितंबर को यूनिफोएलएम-डब्ल्यूएलए-1.0 प्रस्तुत किया, जो अगली पीढ़ी के मानव सदृश रोबोटों के लिए एक जनरेटिव मौलिक मॉडल है, जिसमें लगभग 6 अरब पैरामीटर हैं। कंपनी के बयान के अनुसार, वास्तविक रोबोट डेटा पर प्रशिक्षित एक नियंत्रण फ़ाइल, जिसकी अवधि लगभग 2500 घंटे है, 64 कार्यों का समन्वय कर सकती है, जिसमें पूरे शरीर की 10 मैनिपुलेशन और टेबल पर 54 मैनिपुलेशन शामिल हैं, साथ ही यह दो-उंगली वाले ग्रिपर और कई फुर्तीले पांच उंगली वाले हाथों दोनों के साथ काम कर सकती है।

यह रिलीज़ यूनिट्री के पिछले प्रदर्शन यूनिफोएलएम-एक्स2 स्पैरिंग से अलग है; यूनिफोएलएम-डब्ल्यूएलए-1.0 दैनिक घरेलू और डेस्क कार्यों को करने के लिए एक व्यापक 'विजन-लैंग्वेज-एक्शन' स्टैक प्रस्तुत करता है, न कि युद्ध-उन्मुख प्रदर्शन।

वास्तुकला के दृष्टिकोण से, यूनिफोएलएम-डब्ल्यूएलए-1.0 इंटरैक्शन-ओरिएंटेड वर्ल्ड मॉडलिंग पर आधारित है, जिसे एमएमडीआईटी एक्शन एक्सपर्ट द्वारा पूरक किया गया है। इस मूर्त तर्क चरण, जिसे यूनिफोएलएम-ईआर-1 कहा जाता है, Qwen3-VL-4B पर बनाया गया है और इसे 5 मिलियन से अधिक मूर्त नमूनों पर प्रशिक्षित किया गया है। ये नमूने बिंदु भविष्यवाणी, वस्तु का पता लगाना, मल्टी-इमेज रीजनिंग, 2डी-ट्रैजेक्टरी, 3डी-डिटेक्शन और स्थानिक प्रश्नों के उत्तर देने जैसे पहलुओं को कवर करते हैं, जो स्थानिक धारणा को बढ़ाते हैं, जबकि सामान्य छवि और पाठ डेटा के साथ सह-प्रशिक्षण के माध्यम से व्यापक 'विजन-लैंग्वेज' कौशल बनाए रखते हैं।

इसके अलावा, गतिशील क्षेत्रों की भविष्यवाणी दृश्य परिवर्तन निकालने के लिए ऑप्टिकल फ्लो का उपयोग करती है, उन्हें फिक्स्ड-लेंथ मास्क टोकन में VQ-VAE का उपयोग करके संपीड़ित करती है, और मॉडल को यह अनुमान लगाने के लिए 'विजन-लैंग्वेज' को प्रशिक्षित करती है कि इंटरैक्शन शुरू होने के बाद कौन से क्षेत्र हिलना शुरू करेंगे। रिज़िड क्वांटाइजेशन ऑफ वैक्टर के माध्यम से असतत एक्शन ट्रेनिंग, एकीकृत एक्शन स्पेस को एंड-इफेक्टर पोज़, हाथ के जोड़ों और निचले शरीर के जोड़ों में विभाजित करती है, इन टोकन को सामान्य समय चरणों के साथ संरेखित करती है और उन्हें यूनिफोएलएम-ईआर-फ्लो में फीड करती है। WLA मॉडल, जिसे उन्होंने जारी किया है, इस मल्टीमॉडल फ्रेमवर्क से रोबोट की निरंतर क्रियाओं को डिकोड करने के लिए एमएमडीआईटी एक्सपर्ट को शामिल करता है।

16 मल्टीमॉडल सेटों पर किए गए स्थानिक और मूर्त तर्क परीक्षणों में, यूनिट्री बताती है कि यूनिफोएलएम-ईआर-1-4बी सात परीक्षणों में ओपन मॉडल से आगे निकल जाता है। इसके अलावा, ओवरलैपिंग स्थानिक सेटों पर, यह Where2Place, BLINK spatial, CV-Bench और EmbSpatial जैसे मेट्रिक्स पर स्थानीय रूप से मालिकाना GPT-6 Astra से बेहतर प्रदर्शन करता है। प्रशिक्षण यूनिट्री ओपन डेटासेट और बिटरोबोट-एचआईडब्ल्यू-500 पर आधारित है, साथ ही वास्तविक रोबोट डेटा के अन्य स्रोतों पर भी आधारित है। वीडियो मूल्यांकन यूनिट्री जी1 हार्डवेयर पर तौलिये तह करने, फोन पैक करने, बिस्तर बनाने, जूते छांटने और बाथरूम साफ करने जैसे कार्यों को करने के लिए प्रदर्शित होते हैं - ऐसे कार्य जिनके लिए एक ही नीति के भीतर हाथों, एंड-इफेक्टर और निचले शरीर की समन्वित गति की आवश्यकता होती है।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि परियोजना पृष्ठ डेवलपर्स के लिए उपलब्ध है, हालांकि कोड, मॉडल और डेटासेट अभी भी 'जल्द आ रहा है' के रूप में चिह्नित हैं। यूनिट्री ने परियोजना को ओपन सोर्स बनाने के अपने इरादे की घोषणा की है और वास्तुकला और कार्य मैट्रिक्स पर दस्तावेज़ीकरण प्रकाशित किया है, लेकिन वज़न और डेटा कॉर्पस अभी भी डाउनलोड के लिए उपलब्ध नहीं हैं। इन संसाधनों के आने तक शोधकर्ताओं और इंटीग्रेटर्स के लिए व्यावहारिक संकेत सामान्य मानव सदृश आधार की प्रकट रोडमैप और बेंचमार्क तालिका है, न कि तृतीय-पक्ष रोबोटों के लिए तैयार नियंत्रण फ़ाइल।

लोकप्रिय