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DYNA-1

Dyna Robotics · 2025-06

기타産業界モデル非公開非公開

タスク進捗を評価する報酬モデルで誤りを自ら見つけて直し、商用の反復操作の長時間無介入運用を目指す。

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論文

論文なし

概要

分類
産業界モデル
タイプ
기타
発表
2025-06
機関
Dyna Robotics
重み公開
なし
パラメータ
非公開

構造

バックボーンLLM
非公開
ビジョンエンコーダ
—
アクションヘッド
非公開 (非公開)
チャンク
非公開
制御周期
非公開
構造の原文要約
非公開(報酬モデルを学習ループに入れる RM-in-the-loop training)

学習

事前学習アクセラレータ
非公開
事前学習期間
非公開
事前学習ステップ・バッチ
非公開
GPU・TPU時間
非公開
ファインチューニング
非公開(2025-11の事前学習記事: 約1時間のデモで100%成功の事例 — カップ積み、セロリ切りなど)
データ種類
非公開
データ規模
非公開
主要データセット
非公開
タスク・評価
24時間自律でナプキン折り850枚以上、成功率99.4%、人間の速度の約60%、介入0回; 洗濯物折り・カップ詰め; 事後学習なしで洗濯物折り・宅配物仕分け(2025-11)
ロボット
固定アームの商用操作ロボット(機種は非公開)

推論

推論デバイス・速度
非公開
推論メモリ
非公開
重み bf16(計算)
非公開
実行場所
非公開

強化学習・ベース

強化学習
一部 (報酬・選好最適化) · 報酬モデル(RM)を学習ループに入れるRM-in-the-loop学習。RLアルゴリズムは明示していない
ベース制御
固定 · ベース制御の言及なし (双腕でのナプキン・タオル畳みなどの操作)

備考

主な特徴
タスク進捗を評価する報酬モデルで誤りを自ら見つけて直し、商用の反復操作の長時間無介入運用を目指す。24時間のナプキン折りで850枚以上、成功率99.4%を報告した。
備考
(二次情報、AI Business 2025-05-06) 99%、700枚以上、人間のスループットの60%、モデル公開予定との報道 — 一次情報のDynaページ(2025-06-24)の値を優先。研究記事の掲載日: Dyna-1 2025-06-24、Open-World Dexterity 2025-10-15、Pre-Training 2025-11-20。構造非公開のため種別はその他。
検証
確認

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