自变量机器人开源端到端具身智能基础模型WALL-OSS揭秘

自变量机器人推出开源端到端具身智能基础模型WALL-OSS，该模型具备强大的智能化能力，可实现机器人的自主决策、感知、交互等多种功能，通过WALL-OSS模型，机器人能够更好地适应各种复杂环境，提高任务执行效率和智能水平，该模型的开源特性，将促进机器人技术的发展和创新，为智能机器人的普及和应用提供更多可能性。

「自变量机器人」（X Square Robot）正式推出开源端到端具身智能基础模型 WALL-OSS-4.2B，面向全球研究者与开发者开放，旨在打造具身智能大模型的公共技术底座。

该模型的核心优势涵盖：

• 基于大规模真实场景数据训练：依托自主采集的真实机器人运行数据，涵盖丰富多样的环境与任务类型，显著提升模型泛化能力；
• 创新型网络架构：采用“共享注意力 + 专家分流前馈网络（FFN）”结构，实现语言、视觉与动作模态的深度融合；
• 多阶段协同训练策略：提出“先离散、后连续、再联合”的三步训练范式，在保留视觉语言模型（VLM）理解能力的同时，增强细粒度动作控制性能；
• 统一且可微的跨层级推理链：在单一神经网络框架内完成从高层任务规划到低层动作执行的连贯决策流程。

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