研究者は汎用ロボット基盤モデルπ0.7を公開し、組み合わせの一般化能力を実現しました

ME News ニュース、4月17日（UTC+8）、研究者は最近、π0.7と呼ばれる新しい汎用ロボット基盤モデルを発表しました。これは、その汎化能力において顕著な突破を達成したとされます。このモデルは、幅広い巧妙な操作タスクを実行でき、その性能は専門的に微調整されたエキスパートモデルとほぼ同等であり、新しい言語指示を理解し、訓練データで見たことのないタスクを完遂できます。例えば、新しいキッチン電化製品の使用や、訓練を受けていないロボットによる衣服の折りたたみなどです。π0.7は、すべてのスキルを箱から出してすぐに実行でき、それらを組み合わせて新しいタスクを解決し、異なるロボットプラットフォーム、シナリオ、タスク間で効果的に汎化します。記事の見解によると、汎化を実現する鍵は、異なるロボット、人間、自律戦略からの多様なデータを広範囲に収集し、タスクのテキスト記述、視覚的サブゴール画像、期待されるフレーズの長さ、制御モードのラベルなど、多様なコンテキスト情報を提示に追加することで行動の曖昧さを排除し、より広範なデータソースを統合することにあります。（出典：InFoQ）