Xiaomi-Robotics-1
小米发布机器人基础模型 Xiaomi-Robotics-1,采用 10 万小时无本体(UMI)预训练结合真实机器人后训练,在四项仿真基准测试中达到最优,且能以不到 10 小时数据适配新任务达到 75% 成功率。
小米研究团队发布了机器人基础模型 Xiaomi-Robotics-1。该模型采用两阶段训练:首先使用 10 万小时覆盖 1700 多种场景的无本体 UMI 轨迹数据进行预训练,再使用 7200 小时真实家庭机器人数据进行后训练以对齐实体能力与指令执行。实验显示预训练阶段验证误差随数据和模型规模增长而稳定下降,且这一缩放规律直接迁移至真实机器人性能。该模型在 RoboCasa、RoboCasa365、VLABench 和 RoboDojo 四项仿真基准测试中均达到最优,并以平均不到 10 小时的演示即可在全新任务上达到 75% 成功率,显著优于 π0.5 基线(40%)。