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Xiaomi-Robotics-1:10万時間のUMIデータとVLA
すべてのデモを完成ロボットで収録せずにデータを拡張する方法を検証しています。10万時間超はUMIハンドヘルドグリッパー軌跡を指し、計算予算の制約により、スケーリング実験には約2万時間のデータが使われました。
英語版を見る更新日 2026-08-04
このページの要点
Xiaomi-Robotics-1 視覚言語行動モデル
10万時間超のUMIハンドヘルド軌跡でVLAを事前学習し、実機と指示へ整合するXiaomi-Robotics-1を解説します。
基本情報
- 学習データ
- 10万時間超の実世界UMIハンドヘルド軌跡
- 学習方法
- 本体非依存の事前学習後、複数ロボットと指示へ整合
- 証拠の基準
- 成功率は研究チーム報告で、独立した実機再現は未確認
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