何が起きたか

Physical Intelligenceチームは、ロボット向けのオープンソースモデルとパッケージを公開した。リポジトリ「openpi」には、フローベースの視覚言語行動モデル（VLA）であるπ₀、自己回帰型VLAであるπ₀-FAST、π₀の改良版でオープンワールド汎化に優れるπ₀.₅の3種類のモデルが含まれる。すべてのモデルについて、10,000時間以上のロボットデータで事前学習されたベースモデルのチェックポイントが提供され、そのまま使用するか、独自データセットでファインチューニングするための例が用意されている。また、2025年9月にはPyTorchサポートとπ₀.₅のリリース、DROIDトレーニング用の改良されたアイドルフィルタの追加、2025年6月にはDROIDデータセット全体でVLAをトレーニングするための手順が追加された。

Key Facts

Physical Intelligenceチームは、ロボット向けのオープンソースモデルとパッケージを公開した。[0]
リポジトリ「openpi」には、π₀、π₀-FAST、π₀.₅の3種類のモデルが含まれる。[0]
π₀はフローベースの視覚言語行動モデル（VLA）である。[0]
π₀-FASTはFASTアクショントークナイザーに基づく自己回帰型VLAである。[0]
π₀.₅はπ₀のアップグレード版で、知識絶縁（knowledge insulation）を用いて訓練され、より優れたオープンワールド汎化を実現している。[0]
すべてのモデルについて、10,000時間以上のロボットデータで事前学習されたベースモデルのチェックポイントが提供される。[0]
2025年9月にPyTorchサポートがリリースされた。[0]
2025年9月にπ₀.₅がリリースされた。[0]
2025年9月にDROIDトレーニング用の改良されたアイドルフィルタが追加された。[0]
2025年6月に、DROIDデータセット全体でVLAをトレーニングするための手順が追加された。[0]

なぜ重要か

Physical Intelligenceがロボット基盤モデルをオープンソースとして公開したことで、研究者や開発者は大規模なロボットデータで事前学習されたモデルを利用し、独自のデータセットでファインチューニングすることが可能になる。これにより、ロボット学習の研究開発が加速する可能性がある。