误差小于0.62% 摩尔线程与智源研究院完成RoboBrain 2.5模型训练

1月14日消息，误差近日，小于线程训练摩尔线程联合北京智源人工智能研究院（以下简称：智源）基于FlagOS-Robo框架，摩尔模型依托MTT S5000千卡智算集群，智源成功完成智源自研具身大脑模型RoboBrain 2.5的研究院完全流程训练。据了解，误差这是小于线程训练业界首次验证国产算力集群在具身智能大模型训练中的可用性与高效性。

据介绍，本次合作完成的智源RoboBrain 2.5模型，是研究院完面向真实物理场景的通用具身大脑，新增了机器人对动作时序和三维空间的误差推理理解能力。训练所基于的小于线程训练FlagOS-Robo框架，是摩尔模型一个支持多芯片、覆盖训练到推理全流程的智源一体化系统。

在模型效果验证中，研究院完基于MTT S5000集群训练出的模型在多项权威评测任务中的关键指标，与国际主流GPU训练结果保持一致。在模型精度方面，训练过程的损失函数曲线与国际主流结果高度重合，相对误差小于0.62%。在训练效率上，据悉，从64卡扩展至1024卡时，该系统实现了90%以上的线性扩展效率，显示出良好的大规模扩展能力。（袁宁）