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Planner-Grounder-Corrector闭环框架：Embodied-R1.5如何实现自主任务规划？

【免费下载链接】Embodied-R1.5项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/IffYuan/Embodied-R1.5

Embodied-R1.5是基于Qwen3-VL-8B-Instruct构建的统一具身基础模型（EFM），它在单个架构中集成了全面的具身推理能力。在Embodied-R1的基础上，它从一个指向专家跃升为一个综合的EFM，统一了三大核心能力。

什么是Planner-Grounder-Corrector（PGC）闭环框架？

Embodied-R1.5通过多任务平衡强化学习方法在150亿token语料上进行训练，进一步推动了Planner-Grounder-Corrector（PGC）闭环框架的发展。在这个框架中，一个模型同时充当规划器、落地器和校正器，以自主完成长周期的现实世界任务。

规划器（Planner）的作用

规划器负责制定整体的任务策略和步骤序列，为复杂任务提供高层次的指导。它能够分析任务目标，考虑环境约束，并生成合理的行动方案。

落地器（Grounder）的功能

落地器将规划器生成的抽象步骤转化为具体的、可执行的动作。它需要理解当前环境状态，并将高层规划与实际操作联系起来。

校正器（Corrector）的重要性

校正器在任务执行过程中持续监控，检测可能的错误或偏差，并及时进行调整和修正。这一环节确保了任务能够在动态变化的环境中保持正确的执行方向。

如何开始使用Embodied-R1.5？

要使用Embodied-R1.5，首先需要克隆仓库：

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/IffYuan/Embodied-R1.5

然后可以通过以下方式加载模型：

model_id = "IffYuan/Embodied-R1.5"

或者使用vllm服务：

vllm serve IffYuan/Embodied-R1.5 \ --served-model-name "Embodied-R1.5" \

Embodied-R1.5遵循Qwen3-VL聊天格式，并在</think>...</RichMediaReference>标签内输出结构化答案。支持的任务类型及其答案格式可在项目文档中查看。

Embodied-R1.5的训练方法

Embodied-R1.5的训练分为两个阶段：SFT（LLaMA-Factory）和RFT（EasyR1）。完整的训练脚本可在项目仓库中获取，数据集已在Embodied-R1.5 HuggingFace集合中发布。

这一先进的训练方法结合PGC闭环框架，使Embodied-R1.5能够在各种具身任务中表现出卓越的自主规划和执行能力，为实现真正的物理智能迈出了重要一步。

如果您发现Embodied-R1.5在研究中有用，请引用相关论文：

@article{embodied-r15, title={Embodied-R1.5: Evolving Physical Intelligence via Embodied Foundation Models}, author={Your Name}, year={2026} }

通过Planner-Grounder-Corrector闭环框架，Embodied-R1.5为自主任务规划提供了创新的解决方案，展示了具身基础模型在复杂现实世界任务中的巨大潜力。无论是学术研究还是实际应用，Embodied-R1.5都为构建更智能、更灵活的自主系统开辟了新的可能性。

【免费下载链接】Embodied-R1.5项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/IffYuan/Embodied-R1.5