機器人 AI 模型 DYNA-2 登場：超 100 萬小時人類視頻訓練，任務成功率可達 90%

作者：故淵 責編：故淵 評論： 8 月 13 日消息，具身智能公司 Dyna Robotics 最新發布機器人基礎模型 DYNA-2，基於超過 100 萬小時的第一人稱人類視頻訓練，任務成功率高達 90%。定位方面，DYNA-2 官方描述為世界動作模型（World Action Model），目標是通過觀察人類活動，學習動作如何改變物理世界。附上相關截圖如下：訓練方面，DYNA-2 預訓練完全依賴人類視頻數據，規模超過 100 萬小時第一人稱人類視頻，相當於 170 年人類經驗。

公司聯合創始人 Jason Ma 表示，通用機器人長期受限於數據瓶頸，人工採集物理遙操作數據難以擴展到通用智能，而 DYNA-2 模型通過觀察人類活動來學習動作如何改變物理世界。該公司認為，DYNA-2 在採取動作前先預測物理世界如何運動，可為機器人補足傳統視覺語言模型（vision-language models）缺少的空間推理和接觸物理能力。該模型通過預測下一幀視頻畫面的內容以及應採取的動作兩項訓練目標，從而獲取空間關係、運動方式以及物體受到接觸後如何響應等方面的信息。Dyna Robotics 公佈的結果顯示，隨著預訓練階段加入更多人類視頻數據，機器人在 15 項基準任務中的表現提升。

該公司將這一現象稱為人到機器人的縮放規律，並稱性能會隨著訓練數據規模擴大而以相對可預測的方式增長。在 1 項實驗中，13 分鐘機器人專用數據足以讓 2 只 5 指機器人手學會擰開瓶蓋。製造任務方面，在後訓練數據集不變的情況下，成功率隨著預訓練規模增加，從約 20% 提升至 80% 到 90%。Dyna Robotics 還稱，Dyna-2 在 1 次客戶部署中取得 87% 質量通過率，而上一代 Dyna-1 為 46%。在需要根據用戶指令執行不同動作的任務中，視頻協同訓練讓得分提升 133%。

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