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ACT-1

Sunday (Sunday Robotics) · 2025-11

VA모바일 매니퓰레이션미공개미공개

Skill Capture Glove로 모은 사람 시연을 Skill Transform으로 로봇 데이터로 바꿔, 텔레옵 로봇 궤적 없이 장기 조작과 3D 지도 조건 내비게이션을 하나의 end-to-end 모델로 학습한다.

논문

논문 없음

개요

분류

모바일 매니퓰레이션

유형

VA

발표

2025-11

기관

Sunday (Sunday Robotics)

가중치 공개

아니오

파라미터

미공개

구조

백본 LLM

미공개

비전 인코더

미공개

액션 헤드

미공개 (조작~내비게이션 가변 granularity 행동) (미공개)

청크

미공개

제어 주기

미공개

구조 원문 요약

미공개; 장기 조작과 3D 지도 조건 내비게이션을 하나의 end-to-end 모델로 결합, 밀리미터 단위 조작부터 미터 단위 이동까지 가변 granularity 행동 생성

학습

사전학습 가속기

미공개

사전학습 기간

미공개

사전학습 스텝·배치

미공개

GPU·TPU-시간

미공개

파인튜닝

미공개

데이터 종류

사람 영상

데이터 규모

Skill Capture Glove 착용 사람 시연, 텔레옵 궤적 0(공식); 글러브 수천 개 배포(공식 홈페이지); 500가구 이상·약 1,000만 에피소드·수천 시간(2차)

주요 데이터셋

자체 Skill Capture Glove 가정 데이터

태스크·평가

식탁 정리→식기세척기 적재(고유 33종·총 68회 정밀 상호작용, 물체 21개, 130 ft 이상 이동); Airbnb 미학습 가정 배치; 양말 짝 찾아 개기; 에스프레소 머신 조작; 성공률 미공개

로봇

Sunday Memo 가정용 로봇(팔로 바닥~7 ft 도달, 평소 높이 4 ft; 바퀴형 베이스(2차))

추론

추론 장치·속도

미공개 (홈페이지는 'onboard AI'로만 표현)

추론 메모리

미공개

가중치 bf16 (계산)

미공개

실행 위치

미공개

강화학습 · 베이스

강화학습

미공개 · 공식 글에 학습 방식 미기재

베이스 제어

바퀴형 (형식 미기재) · 단일 end-to-end 모델이 3D 지도 조건 내비게이션 행동까지 직접 생성(베이스 명령 형식 미공개; 바퀴형은 2차 출처)

비고

핵심 특징

Skill Capture Glove로 모은 사람 시연을 Skill Transform으로 로봇 데이터로 바꿔, 텔레옵 로봇 궤적 없이 장기 조작과 3D 지도 조건 내비게이션을 하나의 end-to-end 모델로 학습한다. 물체 21개·정밀 상호작용 68회(33종)·130 ft 이상 이동이 필요한 식탁→식기세척기 과제를 자율 수행했고 처음 보는 Airbnb 집에도 배치했다.

비고

공식 블로그로만 공개(논문 없음): 구조·파라미터·컴퓨트·성공률 미공개. 글러브→로봇 데이터 변환(Skill Transform) 성공률 90%. 언어 지시 입력 여부 미공개(공식 글은 3D 지도 조건만 명시)라 유형은 잠정 VA. 후속 ACT-2 Preview(2026-07) 발표.

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