Материал занял первое место среди статей дня на портале Hugging Face, обогнав работы Moonshot AI и совместные исследования китайских и американских университетов.
В преддверии Дня российской науки Сбербанк опубликовал технический отчёт Green-VLA, посвящённый развитию ключевой технологии физического искусственного интеллекта (Physical AI) — моделей Vision–Language–Action (VLA), которые позволяют роботам понимать окружающий мир, интерпретировать инструкции и превращать их в осмысленные физические действия. Материал занял первое место среди статей дня на портале Hugging Face, обогнав работы Moonshot AI и совместные исследования китайских и американских университетов.
Green-VLA, построенная на основе нейросети «ГигаЧат», описывает практический подход к обучению таких моделей — от базового обучения до настройки поведения робота в реальных условиях. В центре внимания — не отдельная демонстрация, а целостная методология, которая может быть использована исследователями и инженерами для создания надёжных робототехнических систем.
Physical AI — это динамично развивающаяся область. Современные роботы демонстрируют широкий спектр возможностей, однако ключевыми задачами для их дальнейшего прогресса остаются повышение стабильности, обеспечение кроссплатформенного взаимодействия и выполнение сложных многоэтапных операций. Green-VLA предлагает системный подход к решению этих задач. Он основан на измеримых и инженерно выверенных принципах обучения систем управления роботов.
Эффективность подхода подтверждена как SOTA-результатами как на практике, так и на международных бенчмарках Simpler Fractal и Simpler widowX (Стэнфордский университет и Google), а также CALVIN (Фрайбургский университет).
Андрей Белевцев, старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка, сказал: «Технология VLA становится «мозгом» физического искусственного интеллекта: Vision Action Language модели превращают зрение и язык в исполняемое действие. Именно такие решения помогли сделать нам собственного ИИ-робота. В Green-VLA мы показываем, как сделать этот слой инженерно надёжным — с переносимостью между роботами и выравниванием поведения с помощью обучения с подкреплением, чтобы модель работала не только в демо, но и в воспроизводимых сценариях и бенчмарках. «Сбер» планирует делиться своими наработками для развития отечественной экосистемы ИИ и робототехники, предоставляя исследователям и инженерам инструмент для создания инновационных решений».
Модель Green-VLA рассматривается как очередной шаг к формированию технологического стека Physical AI, в котором VLA-модели становятся связующим звеном между восприятием мира, пониманием задач и физическим действием. Такой подход открывает путь к созданию более автономных, устойчивых и универсальных робототехнических решений.
Green-VLA позиционируется как открытая методология обучения, а не готовый универсальный контроллер для роботов. Архитектура решения предполагает этап базового предобучения с последующей адаптацией к целевой роботизированной системе, что определяет его гибкость и потенциал для масштабирования.
