🤖 ロボットの器用な手つきも、結局は「データ量」で伸びることが実証されました。 タイトル: GE-Act 2.0: Pretraining and Scaling a World-Action Model for Robotic Manipulation URL: 🧩 概要 AgiBot Research Teamが、既存の動画生成モデルを流用せず全コンポーネントをロボット操作データからゼロで学習する「ワールドアクションモデル」GE-Act 2.0を提案しました。未来の視覚状態を予測し、そこから行動を導きます。 ⚙️ 解決する課題 既存手法は再構成品質重視の動画生成器をそのまま使っており、行動予測に必要な情報が保証されない上、視覚生成とインバースダイナミクスの事前学習と接続の関係が未解明でした。 🛠 方法論と提案手法 64倍圧縮の行動特化オートエンコーダ（CoAE）、1回の順伝播で未来映像を生成するSingle-Step Visual Planner、視覚予測と実行動のズレ（妥当性ギャップ）をtop-k選択で解消するKASOという3つの工夫で構成されています。 📊 実験結果 学習データを300時間から3万時間に増やすと、ロボットG1-OPの成功率は17.1%から44.1%へ27.0ポイント向上。データが2%未満しかないG2-90Dでも17.7ポイント向上し、身体をまたいだ知識転移が確認されました。物体・色・位置の指示追従も90%以上の精度を達成しています。 #ロボティクス# #世界モデル#

ロボット操作のビデオ世界モデルで「本当に指定した動作をしているか」を検証できるモデルが登場しました。 DreamX-Phi 1.0: Action-Conditioned Video World Model for Robotic Manipulation Wan2.2-TI2V-5Bを基盤に、初期フレームと言語指示、両腕の行動軌道から将来フレームを高精度に予測するビデオ世界モデルです。WorldArena 2.0 Track 1で31チーム中1位（EWMScore-P: 60.65）を達成しました。 🔷 注目ポイント1: PRoPE — SE(3)を直接アテンションへ注入 行動を汎用トークンに変換する従来手法を捨て、エンドエフェクタの位置・回転行列・グリッパー状態をSE(3)変換としてアテンション機構に直接組み込みます。アームごとにヘッドをパーティションし、Kronecker積でトークンワイズ変換を適用することで、グローバル座標系への依存を排除。制御性スコア98.55という驚異的な数値を叩き出しています。 🔶 注目ポイント2: 深度ブランチ + 物体中心監督で「見た目」以上の精度を RGB損失だけでは表面順序やオブジェクト範囲を制約できないという根本問題に、2段構えで対処します。軽量な深度ブランチ（最後のMブロックを複製した一方向クロスアテンション）が幾何学的整合性を担保し、SAM3マスクと凍結V-JEPAティーチャーのグラム行列制約が操作物体の時間的一貫性を保ちます。静的背景が大きなロボット映像において、接触近傍のエラーを損失関数に確実に反映させる仕組みです。 🟣 注目ポイント3: DMD蒸留で多ステップを少ステップへ KL divergenceと非飽和GAN損失を組み合わせた分布マッチング蒸留（DMD）により、推論時のステップ数を大幅に削減。Ego4D・AgiBot World 2026・RoboTwin 2.0など合計約6,000時間超の多様なデータで学習されており、広範な視覚事前知識と行動接地の両立を実現します。 ロボット世界モデルがついに「リアルに見える」から「正確に動く」へ進化した一歩です。 #ロボティクス# #世界モデル#

東京遠征2日目はこちら🗼🍀 『IDOL SPIRITS youth weekday8月号スペシャルライブ』 🗓️2026年8月13日 📍五反田　G6 🕐OPEN15:15 | START15:30 🎟️チケット 前方優先エリア　前売り・2500円 一般エリア　前売り・1500円 ※当日券は＋700円となります。 🪩タイムテーブル 1 15:30〜15:50 Chu-Hapi 2 15:50〜16:10 VITORON 3 16:10〜16:30 minipure Chu-HapiチームC（Coino・Yuz・Uru）が出演します🍀✨ チケットサイト↓ #チューハピ出演情報#

IROS2026はJournal Transferを加えて、以下の5件を発表します。#IROS2026# 1. A. Mustafa, R. Hanai, I. G. Ramirez-Alpizar, F. Marc Arden Erich, R. Nakajo, Y. Domae, and T. Ogata: ForceMapping: learning visual-force features from vision for soft objects manipulation 2. A. Mustafa, R. Hanai, I. G. Ramirez-Alpizar, F. Marc Arden Erich, R. Nakajo, Y. Domae, and T. Ogata: Non-Prehensile Throwing: A Reinforcement Learning Perspective 3. S. Fujita, H. Ichiwara, S. Sugano, and T. Ogata: Energy-Score Stabilized Attentive Mixture-Density Policy: A Lightweight Approach to Multimodal Robot Motion 4. X. Cai, H. Ichiwara, H. Hiruma, M. Yoshikawa, H. Ito, and T. Ogata: Stereo Multistage Spatial Attention for Real-Time Mobile Manipulation Under Visual Scale Variation and Disturbances 5. T. Tsukakoshi, T. Miyake, T. Ogata, Y. Wang, T. Akaishi, and S. Sugano: Close-Fitting Dressing Assistance Based on State Estimation of Feet and Garments with Semantic-based Visual Attention