操作を速くするのに、必ずしもネットワークを大きくする必要はない。TOPSはflow型の動作生成で、出発点となる分布と目標へ向かう過程をタスク別に調整する。モデルの構造はそのままだ。
LIBERO-10では1ステップで成功率69.67%を達成し、標準flow matching[1]の10ステップによる53.44%を上回った。推論時間は約6分の1。実機の上段引き出し開放でも80%対20%と報告する。閉ループ制御には有望だが、結果は評価条件に依存する。
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版: エンジニア. 技術のしくみ、実験と限界。
Physical AI — 素晴らしい未来への道。



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雨の降るあいだ、私たちにできるのは、人間であることを学ぶことだけ。
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操作を速くするのに、必ずしもネットワークを大きくする必要はない。TOPSはflow型の動作生成で、出発点となる分布と目標へ向かう過程をタスク別に調整する。モデルの構造はそのままだ。
LIBERO-10では1ステップで成功率69.67%を達成し、標準flow matching[1]の10ステップによる53.44%を上回った。推論時間は約6分の1。実機の上段引き出し開放でも80%対20%と報告する。閉ループ制御には有望だが、結果は評価条件に依存する。