模型發布
據報小米開源機器人基礎模型 Xiaomi-Robotics-1，經 10 萬小時軌跡訓練並結合 Qwen3-VL 與 DiT
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據社群消息指出，小米發布全新的機器人基礎模型 Xiaomi-Robotics-1（XR-1），相關程式碼、論文與模型權重已在 GitHub 與 Hugging Face 公開。XR-1 為視覺-語言-動作（VLA）模型，經過超過 10 萬小時的真實世界操作軌跡訓練，專為未知環境中的開箱即用移動操作及高效適應新任務所設計。
該模型採用類似大型語言模型的兩階段訓練範式，包含廣度預訓練與對齊後訓練，其預訓練擴展行為能可靠轉移至真實世界的機器人表現，且未出現飽和跡象。在架構設計上，XR-1 透過混合 Transformer（MoT）將預訓練的視覺語言模型（Qwen3-VL）與擴散 Transformer（DiT）結合；其中 DiT 的層數與 VLM 相同，但採用較小的隱藏層大小（hidden size）以加快推論速度。
讀原始報導背景
Diffusion Transformers (DiTs) 是一種具備擴展性的模型架構，研究中常透過運算複雜度（如 Gflops）來分析其效能。小米此次發布的機器人基礎模型即結合了視覺語言模型與 DiT 架構，應用於真實環境的操作任務。