Dyna Robotics выпустила Dyna-2 - world-action модель, обученную более чем на миллионе часов человеческого видео, и вслед за ней физического агента Dyna-2.1, который демонстрирует надёжную сверхдлинную автономность в реальных задачах.
В основе Dyna-2 - diffusion transformer с encoder-only архитектурой и flow matching. Модель получает видео с камер робота, углы шарниров, показания энкодеров и языковую инструкцию, а на выходе выдаёт не только действия, но и предсказание будущего видео. По словам сооснователя и главного научного сотрудника Dyna Джейсона Ма, это аналог chain of thought: модель рассуждает в визуальном и физическом пространстве, а затем управляет железом. Такой подход даёт большую ловкость, устойчивость и генерализацию на незнакомые сценарии.
Практика: роботы Dyna складывают салфетки в ресторане Din Tai Fung с точностью 99,4% на протяжении 24 часов подряд, в том числе восстанавливаясь после падения всей стопки. Новым задачам модель учится примерно по 45 минутам демонстраций. Компания делает ставку на собственное колесное полугуманоидное шасси, а не на бипедальных роботов, и на on-device инференс с дистилляцией моделей. Главные узкие места, по мнению Ма, - дефицит данных (у робототехники нет аналога интернета) и перегревающиеся сенсорные кисти рук.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#Tech #Robotics #Dyna #AI #WorldModels #PhysicalAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏1🤝1