长时程任务零失误

以下为人工风格SEO优化版文章，在保留原文核心技术信息与专业性的基础上，进行了逻辑重构、语言润色、术语通俗化处理，并强化了用户搜索意图匹配（如“具身智能怎么用”“VLA大模型实际效果”“机器人长时程任务难点”等），同时规避机械重复、堆砌术语，增强可读性与传播性，更符合百度/微信搜一搜/知乎/B站技术类的推荐机制。

（由多段落组成）

告别“五分钟就翻车”的机器人时代：极佳视界发布GigaBrain-0.5M* VLA大模型，首次实现数小时连续操作零失误

你有没有想过——一个机器人，能像人一样花15分钟专注叠完一摞衬衫？能记住咖啡机每个按钮的触感和水温变化，在陌生人临时挪动杯子后仍准确续杯？甚至在纸盒折叠中途被孩子突然推倒后，自动重规划步骤、不重启、不报错，继续完成？这些曾被学界称为“具身智能天花板”的长时程、多阶段、强交互任务，如今已被极佳视界新发布的VLA（Vision-Language-Action）大模型GigaBrain-0.5M*真正攻克。

这不是概念演示，而是实测结果：在折纸盒、手冲咖啡、衣物分类折叠等真实家庭/仓储场景任务中，该模型平均任务成功率高达98.7%，最长连续稳定运行达4小时27分钟，全程无人工干预、无策略重置、无轨迹崩溃。对比当前主流方案RECAP（π*0.6团队提出），成功率直接提升29.3%——这已不是小幅迭代，而是范式跃迁。

它凭什么“想得远、干得稳”？关键在“世界模型+人在回路”的双引擎设计
GigaBrain-0.5M*没有沿用传统端到端模仿学习的老路，而是首创“基于世界模型的条件化强化学习”训练框架。简单说：它先构建了一个能理解物理规律、预测动作后果的“数字孪生大脑”（即自研世界模型GigaWorld），再让决策网络始终以“未来3秒的状态预测+价值评估”为依据做选择——就像老司机开车前脑中已预演过变道、刹车、避让的全过程。这种“认知先验”，让模型面对突发干扰（比如桌面突然多出一本书、机械臂被轻微碰撞）时，不再慌乱重来，而是动态修正路径，保持任务连贯性。

更聪明的是它的进化能力：系统支持“人在回路”持续学习。工程师只需对少量失败或低效的执行轨迹进行标注与校正，模型就能自动将这些高质量经验反哺训练，实现“做一次、反思一次、升级一次”的闭环。实测显示，仅用200条人工筛选轨迹，策略鲁棒性即可提升超40%。

数据不靠堆，靠“虚实共生”：10931小时训练背后的硬功夫
模型基座GigaBrain-0.5并非靠海量真实数据“砸”出来。其训练数据中，61%（6653小时）来自高保真合成——依托极佳视界自研的GigaWorld平台，可精准模拟不同布料垂感、光照变化、手-臂运动映射、甚至微小抖动对抓取的影响；剩余39%（4278小时）则来自真实机器人在厨房、洗衣房、仓储区采集的“脏数据”，确保策略落地不脱节。这种“合成补长尾、真实保根基”的数据策略，既突破了物理采集效率瓶颈，又大幅增强了模型对未知物体、新环境、非标准操作的泛化适应力。

不止于实验室冠军：一套可量产的具身智能操作系统正在成型
从2024年RoboChallenge全球第一的GigaBrain-0.1，到如今面向产业落地的0.5M*版本，极佳视界正构建“基模（GigaWorld世界模型）—本体（GigaBrain通用大脑）—场景（Maker原生机器人硬件平台）”三位一体的自主进化生态。这意味着：开发者无需从零训练模型，可基于GigaBrain-0.5M*快速适配扫地机器人、养老护理臂、柔性产线分拣系统等不同终端；而企业客户也能通过轻量级轨迹反馈，让机器人越用越懂自己——这才是通用具身智能走向千行百业的真实路径。

> 📌 论文已开源：[arXiv：2602.12099](https：//arxiv.org/pdf/2602.12099)｜项目主页：[gigabrain05m.github.io](https：//gigabrain05m.github.io)

本文来源：