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The Decoder
Reka AI 推出 Rho-1：單一網路整合圖文與機器人
Reka AI 發布 190 億參數的 Rho-1 模型，打破傳統 AI 的分工限制，透過單一神經網路直接處理文字、圖像、影片生成及機器人控制，實現真正的多模態全能整合。
Reka AI
多模態模型
機器人控制
Reka AI 近期推出了擁有 190 億參數的全新全能模型「Rho-1」。與過去大多將不同任務指派給特定模型的系統不同，Rho-1 最大的亮點在於它透過「單一神經網路」處理所有任務。它不需要外部工具呼叫，就能在同一個共享的上下文視窗中，同時處理並生成文字、圖像、影片，甚至控制實體機器人的動作。
這項技術突破不僅讓 AI 具備即時生成連續影片的能力，還能在不重啟的情況下隨時接收並回應新指令。更驚人的是，Rho-1 預測相機畫面的神經網路權重，能直接用來驅動機器人移動。為了解決機器人訓練數據稀缺的問題，研發團隊更採用了逆向動力學技術，讓模型更有效率地學習實體互動。
對大眾與產業界而言，Rho-1 展示了次世代 AI 的發展方向。未來的 AI 將不再只是螢幕裡的虛擬助理，而是能夠看見世界、理解影片，並直接操控實體機器人幫助我們完成任務的「超級大腦」，這將大幅降低企業導入高階 AI 的複雜度與成本。