Zhiyuanは、アクション思考連鎖を備えたGO-2エンボディッドモデルを発表し、業界のSOTAを更新した
Zhiyuan Roboticsは、「Genie Operator-2(GO-2)」と呼ばれる新しいエンボディッド・ファウンデーション・モデルを発表しました。その主な目的は、論理的推論と正確な動作実行の間のギャップを埋めることで、ロボットが命令を理解し、確実にタスクを実行できるようにすることです。

主な革新点:初の「行動思考連鎖」
GO-2は 、ロボットの思考方法を根本的に変える新たな相互作用ロジックを導入しています:
「見て、実行する」の否定:制御信号を直接出力する従来のモデルとは異なり、GO-2はまず、完全なタスク計画として高レベルの動作シーケンスを頭の中で生成します。
行動の前に明確に思考する:この構造化された中間表現を用いることで、ロボットは知覚から行動空間の推論へと飛躍します。この技術は、AI分野のトップカンファレンスであるCVPR 2026で採択されました。
アーキテクチャの革新:非同期デュアルシステムによる精度の確保
実行時の安定性問題に対処するため、Zhiyuanは 2つの協調するコンポーネントからなる精密な非同期システムを構築しました:
スローシステム(脳):低周波数で動作し、長期的な論理的行動計画、すなわち「意図の流れ」を継続的に生成する。
高速システム(筋肉):高周波数で動作し、低速システムとリアルタイムで同期する。机の高さが変わったり物体が滑ったりしても、高速システムが即座に補正を行い、動作を意図した経路に維持する。
卓越した成果:複数のベンチマークでSOTA記録を達成
身体化された知能を測定する権威あるテストにおいて、GO-2は 圧倒的な性能を示しました:
LIBEROベンチマーク:平均成功率98.5%を達成し、4つの主要タスクで世界1位を獲得。
Genie Sim3.0:シミュレーションデータのみで学習したにもかかわらず、実環境テストで82.9%の成功率を達成し、π0.5などの競合製品を大幅に上回りました。
産業用ビジョン:研究室から生産ラインへ
Zhiyuan Roboticsが 構築しているのは単なるモデルではなく、閉ループ学習システムです:
分散型進化: Genie Studio プラットフォームを通じて、モデルは実環境での相互作用データを継続的に収集し、オンラインで最適化を行い、使用されるほど賢くなっていきます。
汎用ブレイン: GO-2は 、具現化された知能のための汎用ブレインとして機能することを目指しており、ロボットが仮想シミュレーションから複雑な産業環境へと円滑に移行できるよう支援します。
結論:知識と行動の統合時代の到来
Zhiyuanの公式 発表にある通り、具現化された知能の究極の目標は、理解と実行を統合することにあります。GO-2の登場により、ロボットは理論を語るだけの「思考者」から、物理的な世界を正確に変えることができる「実行者」へと進化しています。
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