Dexmal (по-рано Yuanli Lingji) разкри цялостен пакет от въплътени AI продукти на своята встъпителна конференция за разработчици Action, адресирайки основното предизвикателство на индустрията за мащабиране на базови модели в различни хардуерни роботи и сценарии от реалния свят.
Централният елемент е въплътеният основен модел DM0.5, удвояващ параметрите до 4 милиарда и обучаващ се на 150 000 часа данни, включително 50 000 часа реални данни от роботи с милиметрови 3D анотация на ключови точки на ръка и 100 000 часа данни за човешки операции от първо лице. Три архитектурни иновации отличават DM0.5: естествена поддръжка на паметта за до 60-секунден контекст чрез абстракционен слой преди обучение; двустепенна система за разсъждение, разделяща планирането на задачите от генерирането на движение със съпоставително обучение, за да се гарантира истинско разбиране на инструкциите; и подравняване на действията с помощта на ограничено динамично програмиране за нормализиране на траекториите при различни скорости на изпълнение.
DexOS, описана като Android на роботиката, адресира проблема със съвпадението N x M, където моделите и хардуерът трябва да бъдат индивидуално адаптирани. Чрез предоставяне на стандартизирана операционна система с ECP интерфейсен протокол с отворен код, DexOS позволява на разработчиците на модели да се интегрират веднъж и да се разположат в множество платформи за роботи. Системата се справя с разликите между различни сензори, задвижващи механизми и хардуерни конфигурации под унифициран API.
Платформата за разработчици DexDev обединява три възможности: DFOL 2.0, система за обучение за укрепване, базирана на световен модел, която намалява изискванията за реални данни за обучение на роботи с 60% и разходите от край до край с 40% чрез симулиране на резултати в световния модел DW0.5; DexOS за кросплатформено внедряване; и MaaS (модел като услуга) за въплътен AI извод с плащане при използване. Dexmal демонстрира платформата, постигаща 50-милисекунди латентност на извода и способността да извършва последващо обучение на един RTX 4090 GPU от потребителски клас.
Dexmal представи и две нови хардуерни платформи за роботи: Apex за промишлени приложения и Ferrata за логистика, в допълнение към съществуващата платформа с двойна ръка Mint. Компанията залага, че пътят към въплътена зрялост на ИИ минава през екосистеми за разработчици, а не през затворена вертикална интеграция. Основателят Tang Wenbin отбеляза, че истинският тест за качеството на модела е дали разработчиците го избират пред алтернативи с отворен код, заявявайки, че DM0.5 е първият модел на Dexmal, наистина по-добър от това, което е налично в отворен код.