Humanoid whole-body control上級
CrossBFM:異なるヒューマノイド間で共有する潜在行動空間の蒸留
一つのプロンプトでヒューマノイドにダンスをまねさせたり、姿勢をとらせたり、報酬を追わせたりできる全身制御モデルは、ロボット1台ごとに100GPU時間を超える学習が要る。VinRobotics、シンガポール国立大学、独ダルムシュタット工科大学によるこのプレプリントは、ユニツリーのG1向けモデルをBoosterのT1、FourierのN1、自社開発のM3へ、共通エンコーダーの1時間未満と1台あたり10GPU時間未満の学習で移し、追従精度は専用制御器とほぼ同等だった。