8月5日、@小米技術は、小米の具身基座モデルXiaomi-Robotics-1が正式にオープンソース化されたことを発表しました。Xiaomi-Robotics-1は、10万時間以上のUMIデータを基に事前訓練され、1万時間以上のクロスオントロジーデータを用いて後訓練が行われています。今回のオープンソースには、実機の後訓練からモデルのデプロイメントまでの完全なプロセスが含まれ、関連するベンチマークの評価コードも提供されています。
Xiaomi-Robotics-1は、高いデータ効率で新しいタスクを学習することができるとされています。このモデルは、各タスクの数時間の実際のロボットデモを通じて、スマートフォンの梱包、プリンターのインク補充、洗濯機の積載、箱の梱包などのタスクを習得します。各タスクの平均デモ時間が10時間未満であるにもかかわらず、全体の成功率は75%に達し、ほぼπ0.5ベースライン（40%）を倍増させました。予算が各タスクの平均40時間未満に引き上げられると、全体の成功率は85%に向上しました。
Xiaomi-Robotics-1モデルのマルチタスク学習における成功したパフォーマンス
Xiaomi-Robotics-1は、ロボット基礎モデルを拡張するための実用的な道筋を示しました：大規模な無具身UMI事前訓練がロボットデータのボトルネックを打破し、実際のロボットと指示の整合性がこの汎用能力を物理ロボットに移行させました。結果は、このモデルが事前訓練中にデータ量とモデル規模の増加に伴って安定して拡張し、この拡張動作が後訓練段階に直接転換されることを示しています。つまり、事前訓練モデルが強力であればあるほど、未見の環境におけるその即使用可能な実際のロボット性能が向上します。
この基礎モデルは、極めて少ないデータから新しいタスクに適応でき、一般化を強調した4つの挑戦的なシミュレーションベンチマークテストで最先端の性能を達成しました。