arXiv · 16.07.2026 ·Исследования и наука

Исследование масштабируемости базовых моделей поведения для роботов-гуманоидов

Исследователи представили анализ масштабируемости базовых моделей поведения (Behavior Foundation Models, BFM) для управления роботами-гуманоидами. Работа доказывает, что использование крупномасштабных наборов данных о движениях позволяет значительно улучшить координацию всего тела робота и повысить точность реакций в реальном времени, что является критическим фактором для создания универсальных воплощенных ИИ-агентов, способных эффективно адаптироваться к сложным и меняющимся условиям окружающей среды.

В основе подхода лежит концепция переноса принципов масштабирования, успешно примененных в языковых моделях, на область робототехники. Авторы изучают, как увеличение объема данных и вычислительных мощностей влияет на способность моделей к обобщению навыков. Это позволяет роботам демонстрировать более естественные и плавные движения, которые ранее требовали сложного ручного программирования или узкоспециализированного обучения с подкреплением для каждой конкретной задачи.

Результаты исследования подчеркивают переход от создания разрозненных алгоритмов управления к построению единых архитектур, способных обучаться на мультимодальных данных. Такой подход обеспечивает устойчивость роботов к внешним помехам и позволяет им выполнять разнообразные манипуляции в неструктурированных пространствах, что приближает индустрию к созданию полноценных автономных помощников для работы в человеческой среде.

Ключевые факты

BFM рассматриваются как фундаментальный компонент для развития универсальных воплощенных агентов.
Основной акцент сделан на координации всего тела и способности к обобщению в различных контекстах.
Использование масштабных данных о поведении позволяет минимизировать необходимость в узкой настройке под конкретные задачи.
Модели демонстрируют улучшенные показатели точности и скорости отклика на управляющие сигналы в реальном времени.

Источник: arXiv

Обсудить с ИИ

Похожие материалы

Ars Technica - All content · ИИ в бизнесе Эволюция автономных роботов: от промышленных площадок к повседневному использованию Ведущие исследователи робототехники прогнозируют переход к созданию роботов общего назначения, способных выполнять сложные задачи в непредсказуемой среде. Интеграция современных LLM и мультимодальных моделей позволяет машинам интерпретировать команды на естественном языке и адаптироваться к изменениям пространства, что открывает путь к массовому внедрению автономных помощников на производстве, в логистике и в домашних условиях. arXiv · Исследования и наука Новый метод обучения роботов сложным манипуляциям через имитацию движений человека Исследователи представили минималистичный подход к обучению роботов сложным манипуляциям, основанный на методах обучения с подкреплением (RL). Метод использует перенос человеческих движений в качестве опорных траекторий для робототехнических систем. Это позволяет эффективно решать задачи, требующие точного контроля контактов и взаимодействия с объектами, что ранее было крайне затруднительно для автономных агентов в динамических средах. arXiv · Машинное обучение Метод VLK для обучения человекоподобных роботов сложным манипуляциям Исследователи представили фреймворк VLK (Vision-Language-Kinematics), решающий проблему нехватки данных для обучения человекоподобных роботов одновременному перемещению и манипуляции объектами. Система генерирует синтетические наборы данных, объединяющие эгоцентрические изображения, текстовые инструкции и кинематические траектории, что позволяет роботам эффективнее связывать визуальное восприятие с физическими действиями в сложных сценариях. arXiv · Исследования и наука Исследование BadWAM: почему модели мира ошибаются в действиях Исследователи проанализировали уязвимости World-Action Models (WAMs) — систем, объединяющих прогнозирование состояния среды с генерацией действий для робототехники. Несмотря на способность моделей точно предсказывать будущие состояния мира, они часто совершают критические ошибки при выполнении физических действий. Авторы работы демонстрируют, что высокая точность «воображения» не гарантирует корректного управления, создавая ложное ощущение безопасности и интерпретируемости систем. NVIDIA Technical Blog · Исследования и наука Методология оценки универсальных моделей управления роботами в реальных условиях NVIDIA представила комплексный подход к тестированию фундаментальных моделей для робототехники, предназначенных для выполнения задач в неконтролируемой среде. Методология фокусируется на переходе от лабораторных симуляций к реальному миру, предлагая стандартизированные метрики для оценки способности роботов следовать естественным языковым инструкциям при манипуляции объектами, сортировке и навигации в динамических пространствах. Ars Technica - All content · ИИ в бизнесе Эволюция автономных роботов: от промышленных площадок к домашним помощникам Ведущие исследователи робототехники прогнозируют переход от узкоспециализированных машин к автономным роботам общего назначения. Благодаря интеграции больших языковых моделей и систем компьютерного зрения, роботы учатся интерпретировать сложные команды и адаптироваться к неструктурированной среде. Это открывает путь к массовому внедрению автоматизации не только на производстве, но и в логистике, сфере услуг и бытовом обслуживании. MarkTechPost · Инфраструктура для агентов Ant Group представила LingBot-VA 2.0: фундаментальную модель для физического ИИ Подразделение Robbyant компании Ant Group выпустило LingBot-VA 2.0 — специализированную модель для управления робототехникой. В отличие от решений на базе генеративного видео, эта архитектура с нуля спроектирована для воплощенного ИИ. Система использует причинно-следственное мышление для прогнозирования состояний среды и обеспечивает высокую частоту управления, что критически важно для автономных физических агентов в реальном времени. arXiv · Машинное обучение Новый метод обучения роботов через использование априорных знаний о движении Исследователи представили метод обучения роботов, который решает проблему нехватки физических навыков у моделей Vision-Language-Action (VLA). Вместо обучения управлению движением с нуля, авторы внедрили механизм априорных знаний об действиях (action priors). Это позволяет модели эффективнее переносить навыки между различными типами робототехнических платформ, значительно ускоряя процесс адаптации к новым задачам манипуляции объектами. Hacker News · ИИ в бизнесе Масштабирование физического ИИ и робототехники: опыт и подходы Роберт Маккензи в рамках TechDrive Zurich обсудил ключевые барьеры при масштабировании робототехнических систем и физического ИИ. Основное внимание уделено переходу от лабораторных прототипов к промышленному внедрению, где критическими факторами становятся надежность данных, стандартизация процессов обучения моделей и интеграция ИИ-алгоритмов в реальные физические среды с учетом непредсказуемых внешних условий. arXiv · Память и RAG LaWAM: моделирование будущего для роботов с помощью ИИ Исследователи из MIT и других ведущих университетов представили новый подход к созданию роботов, способных предсказывать последствия своих действий. В статье LaWAM: Latent World Action Models for Efficient Dynamics-Aware Robot Policies авторы предлагают использовать модели, которые учитывают, как действия робота изменят окружающую среду. Это позволяет роботам принимать более осознанные решения, что критически важно для автономных агентов.

← Все материалы