🤖 知覚も、計画も、実行も、失敗からの立て直しも、全部ひとつのモデルで。たった8BでGPT-5.4を超えるロボット基盤モデルが登場しました。 タイトル: Embodied-R1.5: Evolving Physical Intelligence via Embodied Foundation Models URL: 📝 概要 Embodied-R1.5は、身体的認知・タスク計画・誤り修正・pointingを単一アーキテクチャに統合したEmbodied Foundation Model（EFM）です。タスクごとに専用モデルを作る従来路線から脱却し、汎用的な物理知能を目指します。 🧩 解決する課題 ロボットAIには知覚・推論・計画・実世界での実行が必要ですが、これまでは個別タスクごとに別モデルを用意するのが普通でした。本研究はそれらを1つに束ね、長い時間軸のタスクを自律的にこなすことを狙います。 🛠 方法論・提案手法 ・15B超トークンを自動生成するデータ構築パイプライン ・異種タスクの衝突を抑えるマルチタスク・バランス型の強化学習レシピ ・Planner→Grounder→Correctorのクローズドループ（PGC）で自律実行と自己修正を実現 📊 実験結果 ・8Bパラメータで24の身体ベンチマーク中16でSOTA、Gemini-Robotics-ER-1.5やGPT-5.4を上回る ・4つの操作スイートでπ0.5を上回る ・実ロボットでも強い汎化を確認 🎯 ユースケース 重み・データ・学習コードに加え、評価フレームワークEmbodiedEvalKitもオープンソース化。ロボット操作や長時間タスクの自律実行・自己修正の研究基盤として使えそうです。 #EmbodiedAI# #Robotics#