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DYNA-1

Dyna Robotics · 2025-06

기타산업계 모델미공개미공개

과제 진행도를 평가하는 보상 모델로 실수를 스스로 찾아 고치며, 상업용 반복 조작의 장시간 무개입 운용을 목표로 한다.

논문

논문 없음

개요

분류

산업계 모델

유형

기타

발표

2025-06

기관

Dyna Robotics

가중치 공개

아니오

파라미터

미공개

구조

백본 LLM

미공개

비전 인코더

—

액션 헤드

미공개 (미공개)

청크

미공개

제어 주기

미공개

구조 원문 요약

미공개(보상 모델을 학습 루프에 넣는 RM-in-the-loop training)

학습

사전학습 가속기

미공개

사전학습 기간

미공개

사전학습 스텝·배치

미공개

GPU·TPU-시간

미공개

파인튜닝

미공개(2025-11 사전학습 글: 약 1시간 시연으로 100% 성공 사례 — 컵 쌓기, 셀러리 썰기 등)

데이터 종류

미공개

데이터 규모

미공개

주요 데이터셋

미공개

태스크·평가

24시간 자율 냅킨 접기 850장 이상, 성공률 99.4%, 사람 속도의 약 60%, 개입 0회; 세탁물 접기·컵 채우기; 사후학습 없이 세탁물 접기·택배 분류(2025-11)

로봇

고정 팔 상업용 조작 로봇(기종 미공개)

추론

추론 장치·속도

미공개

추론 메모리

미공개

가중치 bf16 (계산)

미공개

실행 위치

미공개

강화학습 · 베이스

강화학습

일부 (보상·선호 최적화) · 보상 모델(RM)을 학습 루프에 넣는 RM-in-the-loop 학습. RL 알고리즘은 명시하지 않음

베이스 제어

고정 · 베이스 제어 언급 없음 (양팔 냅킨·수건 접기 등 조작)

비고

핵심 특징

과제 진행도를 평가하는 보상 모델로 실수를 스스로 찾아 고치며, 상업용 반복 조작의 장시간 무개입 운용을 목표로 한다. 24시간 냅킨 접기에서 850장 이상, 성공률 99.4%를 보고했다.

비고

(2차, AI Business 2025-05-06) 99%, 700장 이상, 사람 처리량 60%, 모델 출시 예정 보도 — 1차 Dyna 페이지(2025-06-24) 값을 우선. 연구글 게시일: Dyna-1 2025-06-24, Open-World Dexterity 2025-10-15, Pre-Training 2025-11-20. 구조 미공개라 유형 기타.

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