Viernes 23 de octubre de 2026 ·
Amap (Gaode), de Alibaba, lanza λ0, un modelo base de cuerpo entero para robots entrenado solo con datos de acciones humanas
Amap, filial de Alibaba, presentó λ0, un modelo base que enseña a robots humanoides a coordinar movimiento, postura y manipulación con ambas manos aprendiendo solo de datos de personas. Según la empresa, logra resultados SOTA en el benchmark SIMPLE y en pruebas con robots reales, recoge datos unas 3,4 veces más rápido que los métodos habituales y mejora un 22,5 % la tasa de éxito frente al mejor modelo de referencia. Se apoya en HumanVerse-500, un conjunto de 500 horas de datos de cuerpo entero en entornos abiertos, y transfiere a robots reales sin entrenamiento adicional en 7 tareas. El código de la configuración de hardware está en GitHub y una muestra del conjunto de datos, en Hugging Face.
Qué significa
Los robots podrían aprender tareas de cuerpo entero observando a personas que graban con dispositivos de consumo, sin depender de costosas sesiones de teleoperación con el robot. Por ejemplo, una tarea doméstica grabada en casa podría servir para enseñar a un humanoide a agacharse, caminar y usar las dos manos a la vez.
Fuentes originales
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- QbitAI 量子位 (CN)Leer la noticia completa en QbitAI 量子位 (CN)
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