ACT-1: A Robot Foundation Model Trained on Zero Robot Data
Sunday は、Memo ロボット向け基盤モデル ACT-1 を発表した。ロボットの遠隔操作データを一切使わず、自社の Skill Capture Glove で収集した人間の実演データを Skill Transform で変換して学習させたものである。同モデルは 21 個の物体に対する 68 回の器用な操作を含む全長130フィートの「テーブルから食洗機へ」の一連作業を遂行し、環境固有の学習なしに新しい家庭へ汎化する。同社はこの手法が、全人類を学習データ源とすることでロボティクスのデータボトルネックを解消すると主張している。
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