字节跳动发布Seed GR-3通用机器人模型：40亿参数“大脑”+三合一训练法，攻克柔性物体与长程任务

💡 站外导读：当前，通用机器人领域面临核心痛点：机器人在真实世界中的泛化能力差，难以处理长序列复杂任务，尤其对柔性物体（如衣物）的操作是公认难题，严重制约了其在家庭服务、工业物流等万亿级市场的商业化落地。在此背景下，字节跳动Seed团队发布的通用机器人模型Seed GR-3，以“融合大脑”与“三合一训练法”为技术核心，直击行业瓶颈，为构建真正能理解并执行人类复杂指令的通用机器人“大脑”提供了关键路径。

Seed GR-3是什么

Seed GR-3 是字节跳动 Seed 团队推出的通用机器人模型，具备高泛化能力、长程任务处理能力和柔性物体操作能力。Seed GR-3融合视觉 – 语言 – 动作信息的“大脑”、三合一数据训练法（机器人数据、VR 人类轨迹数据、公开图文数据）及定制的灵活“身体”ByteMini，实现对新物体、新环境和复杂指令的理解与执行。GR-3 在长序列任务、双臂协同操作和柔性物体操作中表现出色，是迈向通用机器人“大脑”的重要一步。

Seed GR-3的主要功能

• 高泛化能力：能适应新物体、新环境和包含抽象概念的复杂指令。
• 长程任务处理：支持高效完成多步骤任务，如清理餐桌等复杂家务。
• 柔性物体操作：支持精细操作柔性物体，如挂衣服，能处理未见过的衣物类型。
• 快速微调：基于少量人类轨迹数据高效微调，快速适应新任务。
• 双臂协同操作：支持双手协同任务，如双手配合完成复杂动作。
• 全身操作能力：结合底盘移动，实现全身操作，适应更多场景。

Seed GR-3的技术原理

• 融合大脑：用 Mixture-of-Transformers (MoT) 网络结构，将视觉 – 语言模块和动作生成模块结合，形成 40 亿参数的端到端模型。动作生成模块用 Diffusion Transformer (DiT)，基于 Flow-Matching 生成动作。
• 三合一数据训练法：
  • 机器人数据：基于遥操作收集高质量机器人动作轨迹。
  • VR 人类轨迹数据：用 VR 设备采集人类操作轨迹，提升学习效率。
  • 公开图文数据：用大规模视觉 – 语言数据提升模型对新物体和抽象概念的理解能力。
• 定制化身体：搭配 ByteMini 机器人，具备 22 个自由度，支持高灵活性操作，适合狭小空间和精细任务。

Seed GR-3的项目地址

• 项目官网：https://seed.bytedance.com/zh/GR3
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2507.15493

Seed GR-3的应用场景

• 家庭服务：模型能协助家务、照顾老幼、保障安全，让家庭生活更轻松。
• 工业物流：Seed GR-3 能优化仓库管理、辅助生产、检测质量，提升工业效率。
• 医疗保健：助力患者康复、协助手术、管理物流，提升医疗服务。
• 零售服务：Seed GR-3 能整理货架、服务客户、导览展览，优化零售体验。
• 灾难救援：模型能参与救援、监测环境，为应急响应提供支持。