Forschende haben HumanVerse veröffentlicht, eine 500 Stunden umfassende Sammlung egocentrischer Videos, ergänzt um Ganzkörper- und Handbewegungen. Außerdem stellten sie λ0 vor, ein humanoides Foundation Model, das mit diesen Daten trainiert wurde. Im Test auf dem Roboter Unitree G1 erreichte λ0 eine Erfolgsquote von 90.0 % auf dem SIMPLE-Benchmark und 62.5 % bei Fortbewegungs- und Manipulationsaufgaben in der realen Welt – ganz ohne roboterspezifische Demonstrationen.
Warum es wichtig ist
Der Datensatz und das Modell ermöglichen es Robotikentwicklern, humanoiden Robotern Ganzkörpermanipulation beizubringen, ohne kostspielige Demonstrationen mit Robotern sammeln zu müssen.
