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#embodied-ai

4 記事

01 ·★ 会員·論文·13分で読めます 論文解説: GigaBrain-0.7 — 3万7千時間の身体経験と「3つのシステム」で動くロボット基盤モデル GigaBrain-0.7: Scaling Embodied Foundation Models to Emergent Capabilities with a Three-System Architecture ロボット基盤モデルを「理解」「予測・評価」「行動」の3システムに分け、37,256.98時間の身体データで一段階事前学習する設計を、論文本文だけを根拠に1から解説する。未来画像と進捗値で方策を条件付ける仕組み、勾配を絞って流すSoft KI、実機での成功率まで。 02 ·エージェント·★ 会員·論文·18分で読めます 論文解説: Embodied-Navigator（TAMP-Nav） — VLMに「指を差させる」と、ナビゲーションは速く強くなる Embodied-Navigator: Point, Think, Memorize, and Align for Efficient Navigation 3D座標を出させる代わりにVLMへ2Dピクセルを「指差し」させ、考える場所と憶える場所を絞り、二段のGRPOで揃える。R2R-CEで成功率66.2%、1タスク16.58秒を9万本の軌跡だけで達成した設計を、論文本文に沿って1から解説する。 03 ·エージェント·★ 会員·論文·21分で読めます 論文解説: Zetta ζ — 方策を凍結したまま、ロボットが実行中に自分を直す「閉ループ・ハーネス」 Zetta $ζ$: An Efficient Closed-Loop Embodied Harness for Self-Evolving Physical Intelligence エピソードが終わってから反省する既存の身体エージェントに対し、Zettaは「コードで書かれた監視役」を行動と同じ頻度で回し、失敗の兆候が出た瞬間に介入する。方策の重みを一切触らずに成功率を押し上げた設計を、論文本文に沿って1から解説する。 04 ·★ 会員·論文·10分で読めます 論文解説: GST-Bench — VLMは動画から「空間の全体像」を掴めるか GST-Bench: Can VLMs Develop Global Spatial Awareness from Video? 部屋を一周した動画を見せたあと「いま君がいる場所から、さっきのソファはどっち？」と聞くと、最強のVLMでも人間の半分ほどしか答えられない——ByteDance SeedらのGST-Benchを論文本文から解説。ズルを封じるベンチマーク設計、22モデルの結果、そして訓練データで27点伸びた話まで。