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データに基づいて事前訓練され、1万時間以上のクロスオントロジーデータを使用して後訓練されています。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までの完全なプロセスが含まれており、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。
報告によると、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することができます。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で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モデルの多タスク学習における成功したパフォーマンス
Xiaomi-Robotics-1は、ロボット基盤モデルを拡張する実用的な道筋を示しています：大規模な無具身UMI事前訓練は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転しました。結果は、事前訓練中にデータ量とモデル規模が増加するにつれて、モデルが安定して拡張されることを示しており、この拡張行動は後訓練段階に直接転換されます。すなわち、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は向上します。
このようにして得られた基盤モデルは、極めて少ないデータから新しいタスクに適応でき、4つの一般化を強調した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。