Xiaomi-Robotics-1: البيانات الأكثر أهمية من حجم النموذج في تدريب الروبوتات

درّبت Xiaomi نموذج Xiaomi-Robotics-1 على أكثر من 100 000 ساعة من بيانات الحركة، جمعها بشر بأجهزة إمساك يدوية مزوّدة بكاميرات، لا الروبوتات نفسها. وفي يوليو 2026 أظهرت الشركة أن تحسّن الجودة يأتي في المقام الأول من حجم البيانات، لا من حجم النموذج.

كيف جُمعت البيانات

لم تسجّل الروبوتات بيانات Xiaomi-Robotics-1، بل سجّلها بشر: أمسكوا بأجهزة إمساك مزوّدة بكاميرات مدمجة ونفّذوا عمليات تناول يومية معتادة. هذا النهج أرخص وأسرع من التشغيل عن بُعد للروبوتات الفعلية، وقد أتاح جمع أكثر من 100 000 ساعة من تسجيلات الحركة.

• النموذج: Xiaomi-Robotics-1 من Xiaomi
• حجم بيانات التدريب: أكثر من 100 000 ساعة من الحركة
• جمع البيانات بشر بأجهزة إمساك يدوية مزوّدة بكاميرات، لا روبوتات
• الخلاصة الرئيسية: نمو البيانات أهم من نمو حجم النموذج
• النسبة المطلقة للمهام المنجزة بنجاح لا تزال منخفضة

لماذا البيانات أهم من حجم النموذج

أدّت إضافة بيانات التدريب إلى تحسين نتائج Xiaomi-Robotics-1 بدرجة تفوق بوضوح ما حققته زيادة عدد معاملات النموذج. وهذا ردّ مباشر على المنطق الشائع في النماذج اللغوية الكبيرة، حيث يراهن كثيرون غالبًا على ضخامة الشبكة نفسها. أما في الروبوتات، حيث يندر وجود تسجيلات للأفعال الفيزيائية الحقيقية، فإن عنق الزجاجة هو حجم البيانات وتنوعها، لا القدرة الحاسوبية للنموذج.

مزيد من البيانات يحقق مكسبًا أكبر من زيادة حجم النموذج — هذه هي الخلاصة الرئيسية لدراسة

Xiaomi حول Xiaomi-Robotics-1.

أين حدود هذا النهج

لم يبلغ تحسّن الجودة في Xiaomi-Robotics-1 مرحلة الثبات بعد: فالمنحنى يواصل الصعود مع إضافة البيانات، ما يعني أن الإمكانات لم تُستنفد. لكن المؤشرات المطلقة تبقى منخفضة، إذ لا ينجز النموذج حتى النهاية سوى جزء من المهام. أي أن أسلوب التوسّع بالبيانات يعمل، غير أن الطريق لا يزال طويلًا نحو روبوت منزلي موثوق يتعامل بثقة مع عمليات التناول.

ماذا يعني ذلك

قد يصبح جمع البيانات بأيدي البشر عبر أجهزة إمساك رخيصة مزوّدة بكاميرات وسيلة لتجاوز أكبر نقص تعانيه الروبوتات، وهو ندرة تسجيلات الأفعال الحقيقية. الجودة المطلقة لا تزال منخفضة حاليًا، لكن بما أن التحسّن لا يصطدم بسقف، فإن الرهان على البيانات بدلًا من حجم النموذج يحدد اتجاه الجيل القادم من الروبوتات المناولة.

الأسئلة الشائعة

كيف جمعت Xiaomi البيانات لـ Xiaomi-Robotics-1؟

سجّل البيانات بشر نفّذوا أفعالًا يومية بأجهزة إمساك يدوية مزوّدة بكاميرات مدمجة، ولم يتحكموا بروبوتات. وبذلك أمكن جمع أكثر من 100 000 ساعة من تسجيلات الحركة بسرعة أكبر وتكلفة أقل مقارنة بالاعتماد على روبوتات فعلية.

ما الأهم في تدريب الروبوت: البيانات أم حجم النموذج؟

بحسب نتائج Xiaomi، البيانات. فقد حسّنت إضافة تسجيلات التدريب أداء Xiaomi-Robotics-1 بدرجة أكبر بكثير من زيادة حجم النموذج، ولم يبلغ هذا التحسّن مرحلة الثبات بعد.