論文の概要: Pelican-VL 1.0: A Foundation Brain Model for Embodied Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.00108v1
• Date: Thu, 30 Oct 2025 19:55:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:26.606948
• Title: Pelican-VL 1.0: A Foundation Brain Model for Embodied Intelligence
• Title（参考訳）: Pelican-VL 1.0: 身体知のための基礎脳モデル
• Authors: Yi Zhang, Che Liu, Xiancong Ren, Hanchu Ni, Shuai Zhang, Zeyuan Ding, Jiayu Hu, Hanzhe Shan, Zhenwei Niu, Zhaoyang Liu, Yue Zhao, Junbo Qi, Qinfan Zhang, Dengjie Li, Yidong Wang, Jiachen Luo, Yong Dai, Jian Tang, Xiaozhu Ju,
• Abstract要約: Pelican-VL 1.0は、オープンソースの最も大規模なマルチモーダル脳モデルである。 その主な利点は、データパワーとインテリジェント適応学習メカニズムの深い統合にある。 Pelican-VL 1.0は、チェックポイント当たり1000以上のA800 GPU-hoursの大規模クラスタでトレーニングされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.27185589155096
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This report presents Pelican-VL 1.0, a new family of open-source embodied brain models with parameter scales ranging from 7 billion to 72 billion. Our explicit mission is clearly stated as: To embed powerful intelligence into various embodiments. Pelican-VL 1.0 is currently the largest-scale open-source embodied multimodal brain model. Its core advantage lies in the in-depth integration of data power and intelligent adaptive learning mechanisms. Specifically, metaloop distilled a high-quality dataset from a raw dataset containing 4+ billion tokens. Pelican-VL 1.0 is trained on a large-scale cluster of 1000+ A800 GPUs, consuming over 50k+ A800 GPU-hours per checkpoint. This translates to a 20.3% performance uplift from its base model and outperforms 100B-level open-source counterparts by 10.6%, placing it on par with leading proprietary systems on well-known embodied benchmarks. We establish a novel framework, DPPO (Deliberate Practice Policy Optimization), inspired by human metacognition to train Pelican-VL 1.0. We operationalize this as a metaloop that teaches the AI to practice deliberately, which is a RL-Refine-Diagnose-SFT loop.
• Abstract（参考訳）: 本報告では、70億から72億のパラメータスケールを持つオープンソースの新しい脳モデルであるPelican-VL 1.0を提示する。 我々の明確な使命は、次のように明確に述べられている。 Pelican-VL 1.0は現在、オープンソースの最大規模のマルチモーダル脳モデルである。 その主な利点は、データパワーとインテリジェント適応学習メカニズムの深い統合にある。 具体的には、メタループは、4億以上のトークンを含む生のデータセットから高品質なデータセットを蒸留した。 Pelican-VL 1.0は1000以上のA800 GPUの大規模クラスタでトレーニングされており、チェックポイント当たり50k以上のA800 GPU-hourを消費している。 これはベースモデルからの20.3%のパフォーマンス向上を意味し、100Bレベルのオープンソース性能を10.6%上回り、著名なプロプライエタリシステムとよく知られたベンチマークで同等である。 我々は,ペリカンVL 1.0を訓練するために,人間のメタ認知に触発された新しい枠組みDPPO(Deliberate Practice Policy Optimization)を構築した。 我々はこれを、RL-Refine-Diagnose-SFTループであるAIに故意に実践を教えるメタループとして運用する。

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