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Gemini Robotics On-Device 2

Google DeepMind · 2026-07

VLA2026 신규미공개미공개

로봇에서 로컬로 도는 VLA로, 새 양팔 엠바디먼트에 수 시간·예시 200개 미만으로 적응한다.

논문

논문 없음 · 관련 Gemini Robotics 1.5: Pushing the Frontier of Generalist Robots with Advanced Embodied Reasoning, Thinking, and Motion Transfer

개요

분류

2026 신규

유형

VLA

발표

2026-07

기관

Google DeepMind

가중치 공개

아니오

파라미터

미공개

구조

백본 LLM

Gemma 기반 (크기 미공개)

비전 인코더

—

액션 헤드

수치형 로봇 액션 (미공개)

청크

미공개

제어 주기

미공개

구조 원문 요약

온디바이스 Gemma 모델 + Gemini Robotics 1.5 기술 기반; 입력 텍스트·이미지·고유수용, 출력 수치형 로봇 액션

학습

사전학습 가속기

TPU (TPU Pods, JAX·ML Pathways; 세대·수량 미공개)

사전학습 기간

미공개

사전학습 스텝·배치

미공개

GPU·TPU-시간

미공개

파인튜닝

적응 수 시간, 예시 보통 200개 미만; 하드웨어 미공개

데이터 종류

웹 비전-언어(이미지·텍스트) + 로봇 센서·액션 데이터

데이터 규모

미공개

주요 데이터셋

미공개

태스크·평가

새 플랫폼 사후학습 진행: SO101 6.7%→53.3%(v1 0.0%→6.7%), Dexmate 24.4%→75.6%(v1 13.3%→33.3%)

로봇

SO101, Dexmate, 양팔 로봇

추론

추론 장치·속도

로봇 로컬 실행; 하드웨어·지연 미공개

추론 메모리

미공개

가중치 bf16 (계산)

미공개

실행 위치

온보드

강화학습 · 베이스

강화학습

미공개 · 학습 방식 세부 미공개

베이스 제어

고정 · 베이스 제어 없음 (양팔 대상; 모바일 플랫폼·전신 제어는 범위 밖으로 명시)

비고

핵심 특징

로봇에서 로컬로 도는 VLA로, 새 양팔 엠바디먼트에 수 시간·예시 200개 미만으로 적응한다. 사후학습 중 SO101 성공률이 6.7%에서 53.3%로 올랐다(v1 0.0%→6.7%).

비고

수정 반영: 6.7%→53.3%와 24.4%→75.6%는 v1→v2 비교가 아니라 v2 자체의 사후학습 진행에 따른 상승. 카드 날짜 상충: PDF 2026-07-12, 웹 2026-07-30. PDF 본문은 번호 없는 'Gemini Robotics On-Device'로 표기.

검증

수정 반영