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GO-2

GO-2 (Genie Operator-2)

AgiBot · 2026-04(2차)

VLA2026年の新モデル非公開非公開

アクション空間で直接計画するAction CoTと非同期デュアルシステムを組み合わせた。

論文

論文なし · 関連 AgiBot World Colosseo: A Large-scale Manipulation Platform for Scalable and Intelligent Embodied Systems

概要

分類

2026年の新モデル

タイプ

VLA

発表

2026-04(2차)

機関

AgiBot

重み公開

なし

パラメータ

非公開

構造

バックボーンLLM

ViLLAフレームワーク (二次情報)

ビジョンエンコーダ

—

アクションヘッド

Action CoT + 非同期デュアルシステム (非公開)

チャンク

非公開

制御周期

非公開

構造の原文要約

ViLLAフレームワーク(二次情報); Action Chain-of-Thought(アクション空間のマクロ計画) + 非同期デュアルシステム(低周波の意味計画System 2、高周波のアクション追従System 1、残差精緻化)

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; Genie Studioでロボット数千台の分散学習、学習効率 約10倍・成功率 2–4倍・データ 50%以上削減(自社主張)

データ種類

インタラクションデータ(構成非公開)

データ規模

数万時間(tens of thousands of hours)

主要データセット

非公開

タスク・評価

LIBERO平均98.5%; LIBERO-Plusゼロショット86.6%; VLABench平均47.4; Genie Sim 3.0 シミュレーション→実世界82.9%

ロボット

AgiBotロボット(機種は記載なし)

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

非公開 · 学習方式は非公開

ベース制御

固定 · シャーシ・歩行制御への言及なし (適用機種は記載なし)

備考

主な特徴

アクション空間で直接計画するAction CoTと非同期デュアルシステムを組み合わせた。シミュレーションのみで学習し、実世界で82.9%の成功を報告した。

備考

修正反映: 日付を確認できる出典はTRR 2026-04-09(二次情報、'today introduced')のみ。AgiBotページの2026-09-08†は画像パスにしかなく確認不可。Action CoTはCVPR 2026、デュアルシステムはACL 2026に採択。

検証

修正反映