何が起きたか

Physical Intelligenceは2025年1月16日、ロボット行動のトークン化手法FASTとFAST+を発表した。FASTは高周波ロボットデータの巧緻スキル学習で従来手法の問題を解決し、π0 VLAと組み合わせると1万時間のデータで拡散VLAと同等の性能を達成しつつ、訓練時間を最大5倍短縮できると報告している。

なぜ重要か

高い制御頻度で動くロボットに細かな手先作業を学習させたい研究者や開発者にとって、動作をどう区切って表現するかは学習の成否を左右します。原典では、従来の時刻・軸ごとの単純な離散化はこの条件で性能が出にくい一方、FASTは離散コサイン変換を使って高頻度データ向けの自己回帰型モデルを扱える点が違いで、FAST+は動作空間や制御頻度が異なる幅広いロボット系列にも使えるとされています。