何が起きたか
Alibaba DAMO Academyは、具身基盤モデル「RynnBrain 1.1」を公開した。同モデルは2B、9B、122B-A10Bの3スケールで構成され、統一された時空間・物理基盤のトレーニングフレームワーク上で構築されている。RynnBrain 1.0と比較して、接触点予測と面内把持方向の導入、および2B・9Bモデルでのネイティブ3Dグラウンディングを特徴とする。また、RynnBrain-VLAは、クロスエンボディメント行動空間とエンボディメント固有のマスキングを備え、Unitree G1ヒューマノイド、Astribot-S1双腕ロボット、Tianji-Wuji器用ハンドシステムで評価された。実験では、RynnBrain 1.1が具身認知、空間推論、位置特定、3Dグラウンディングのベンチマークで高い性能を示し、VLAポリシーはQwenベースのVLAポリシーや代表的なVLA汎用モデルを上回ったと報告されている。
Key Facts
| Alibaba DAMO Academyは、具身基盤モデル「RynnBrain 1.1」を発表した。 | [0] |
| RynnBrain 1.1は2B、9B、122B-A10Bの3スケールで構成される。 | [0] |
| RynnBrain 1.1は、接触点予測と面内把持方向を導入し、2B・9Bモデルでネイティブ3Dグラウンディングを実現した。 | [0] |
| RynnBrain-VLAは、Unitree G1ヒューマノイド、Astribot-S1双腕ロボット、Tianji-Wuji器用ハンドシステムで評価された。 | [0] |
| RynnBrain 1.1-9Bは、SUN RGB-Dで41.12 AP@15、WildDet3D-Benchで23.44 AP3Dを達成した。 | [0] |
| 実験では、RynnBrain 1.1が具身認知、空間推論、位置特定、3Dグラウンディングのベンチマークで高い性能を示した。 | [0] |
| VLAポリシーは、QwenベースのVLAポリシーや代表的なVLA汎用モデルを上回ったと報告されている。 | [0] |
なぜ重要か
RynnBrain 1.1は、接触点予測や3Dグラウンディングなど、ロボットの操作精度を高める新機能を備えた具身基盤モデルであり、複数のロボットプラットフォームでの評価結果が示されている。同モデルの性能は、今後の具身AI分野の進展に影響を与える可能性がある。