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Being-H0.5

BeingBeyond · 2026-01

VLA2026 신규2Bflow matching

UniHand-2.0(인간 1인칭 16,000시간·로봇 14,000시간 이상)으로 30개 엠바디먼트를 학습했다.

논문

Being-H0.5: Scaling Human-Centric Robot Learning for Cross-Embodiment GeneralizationarXiv 2601.12993

개요

분류

2026 신규

유형

VLA

발표

2026-01

기관

BeingBeyond

가중치 공개

예

파라미터

2B(README)/3B(HF)

구조

백본 LLM

미공개

비전 인코더

—

액션 헤드

Mixture-of-Flow (통합 액션 공간) (flow matching)

청크

미공개

제어 주기

미공개

구조 원문 요약

Mixture-of-Transformers + Mixture-of-Flow; 이기종 로봇 제어를 의미 정렬 슬롯으로 매핑하는 통합 액션 공간; Universal Async Chunking

학습

사전학습 가속기

미공개 (함께 공개한 사전학습 레시피는 1,000 GPU-시간, GPU 종류 미공개)

사전학습 기간

미공개

사전학습 스텝·배치

미공개

GPU·TPU-시간

미공개

파인튜닝

미공개

데이터 종류

사람 영상(1인칭) + 실로봇 + 시뮬레이션·합성(26%) + 웹 비전-언어

데이터 규모

35,000시간 이상·120B 토큰·400M 샘플 이상(인간 16,000시간, 로봇 14,000시간 이상, VLM 5,000시간 상당); 엠바디먼트 30종

주요 데이터셋

UniHand-2.0, UniCraftor(200시간 이상, 43과제)

태스크·평가

LIBERO 98.9%, RoboCasa 53.9%; 실로봇 5종

로봇

PND Adam-U, Franka+Inspire, Unitree G1, BeingBeyond D1, LeRobot SO-101

추론

추론 장치·속도

미공개

추론 메모리

미공개

가중치 bf16 (계산)

미공개

실행 위치

미공개

강화학습 · 베이스

강화학습

미사용 · 지도학습(공개 논문 범위)

강화학습 근거

https://arxiv.org/html/2601.12993v1

베이스 제어

고정 · 통합 행동 공간에 베이스 속도·방향 슬롯 정의는 있으나 실험(G1 포함)은 상체·팔만 제어

비고

핵심 특징

UniHand-2.0(인간 1인칭 16,000시간·로봇 14,000시간 이상)으로 30개 엠바디먼트를 학습했다. 1,000 GPU-시간 사전학습 레시피를 함께 공개했다.

비고

파라미터 상충: 공식 README 2B, HF 자동 라벨 3B, 논문 기재 없음(수치 열 비움). arXiv v1 2026-01-19, GitHub 2026-01-20. UniHand_Preview 서브셋 2026-03-20 공개, CoRL 2026 채택. 1,000 GPU-시간은 공개 레시피 값으로 플래그십 실행과 같은지 미확인이라 수치 열 비움.

검증

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