Kairos 3.0 – 大晓机器人开源的商业应用世界模型
Kairos 3.0是什么
Kairos 3.0(开悟世界模型3.0)是大晓机器人推出的行业首创的ACE具身研发范式、首个开源且商业应用的世界模型。Kairos 3.0是开源的高效世界基础模型,专注于学习真实世界的动态、因果关系和物理规律,通过长时序视频生成实现对世界的理解和预测。模型采用线性时间复杂度的DiT架构,结合滑动窗口、扩张滑动窗口和门控线性注意力机制,能高效处理长视频序列,生成复杂且符合物理规律的动态交互场景。Kairos 3.0具身智能提供高保真的虚拟训练环境,助力机器人更好地理解世界实现自主交互。

Kairos 3.0的主要功能
- 长时序视频生成:模型能生成复杂、多阶段的动态交互场景,支持长时序的视频输出,保持时间连贯性和物理一致性。
- 物理规律建模:通过深度学习物理规律和人类行为的底层逻辑,生成符合物理常识的动态事件,例如物体的运动、碰撞等。
- 多模态输入支持:支持文本、图像等多种模态输入,能够根据输入生成对应的视频内容,例如文本到视频(T2V)、图像到视频(I2V)等。
- 跨场景泛化能力:具备强大的泛化能力,适配多种应用场景,如仓储物流、安防监控、智能家居等。
Kairos 3.0的技术原理
视频VAE(变分自编码器):采用WAN2.1 VAE,将视频压缩为低维的潜在表示,同时保持较高的重建保真度。例如,将形状为 3×T×H×W 的视频编码为 16×T/4×H/8×W/8 的潜在表示,压缩比达到48倍。
多模态条件编码器:用基于视觉 – 语言模型(VLM)的条件编码器,将文本提示嵌入到模型中,为视频生成提供语义丰富的条件信息。
线性时间复杂度的DiT架构:替代传统的二次时间复杂度的注意力机制,采用线性注意力与局部注意力相结合的设计,支持长视频序列的高效建模。
滑动窗口注意力(SWA):关注局部时间动态,适用于短期运动连续性和局部物理交互。
扩张滑动窗口注意力(DSWA):通过扩张因子扩展时间感受野,捕捉更长时间范围内的依赖关系。
门控线性注意力(GLA):支持全局时间因果关系的建模,实现长时序推理和物理一致性事件演化。
Kairos 3.0的项目地址
GitHub仓库:https://github.com/kairos-agi/kairos-sensenova-robot
Kairos 3.0的应用场景
仓储物流:Kairos 3.0 能模拟仓储环境中的货物分拣和搬运流程,帮助优化机器人路径规划,提升仓储自动化效率。
智能家居:模型通过模拟家庭场景中的人类行为和物品交互,训练家庭服务机器人更好地理解用户需求,提供个性化服务。
安防监控:Kairos 3.0 能生成监控场景中的异常行为视频,提升安防系统对潜在威胁的预警能力,增强公共安全。
医疗健康:模型模拟医疗场景中的手术操作和康复训练,辅助医疗机器人进行精准训练,提高医疗服务质量和效率。
能源管理:Kairos 3.0 能生成能源设施巡检和维护场景,帮助巡检机器人快速识别设备故障,提升能源设施运维效率。
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