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GEN-0

Generalist AI · 2025-11

기타산업계 모델1B·6B·7B 비교미공개

실세계 조작 데이터 270,000 h로 사전학습한 embodied foundation model이다.

논문

논문 없음

개요

분류

산업계 모델

유형

기타

발표

2025-11

기관

Generalist AI

가중치 공개

아니오

파라미터

1B·6B·7B 비교; 10B+까지 확장

구조

백본 LLM

미공개

비전 인코더

—

액션 헤드

Harmonic Reasoning (비동기 연속시간 토큰 스트림) (미공개)

청크

미공개

제어 주기

미공개

구조 원문 요약

미공개; 감지·행동 토큰의 비동기 연속시간 스트림을 처리하는 'Harmonic Reasoning'(사고와 행동 동시)

학습

사전학습 가속기

미공개(데이터 처리 O(10K) cores만 공개)

사전학습 기간

미공개

사전학습 스텝·배치

미공개

GPU·TPU-시간

미공개

파인튜닝

미공개(16개 task set 동시 SFT; 과제 데이터 5.6 h(1%)~550+ h(전체) 사후학습 비교)

데이터 종류

실세계 조작 데이터(로봇·수집 장치; 장비 세부 미공개)

데이터 규모

270,000 h, 주당 10,000 h 이상 추가; 수천 곳 가정·창고·작업장, 수천 대 수집 장치·로봇; 학습 하루당 6.85년 분량 흡수

주요 데이터셋

자체 수집 데이터(비공개)

태스크·평가

옷 다루기, 레고 조립, 카메라·휴대폰·박스 포장 등; 일부 과제 최고 99%

로봇

6DoF, 7DoF, 16+DoF semi-humanoid 로봇

추론

추론 장치·속도

미공개

추론 메모리

미공개

가중치 bf16 (계산)

20 GB

실행 위치

미공개

강화학습 · 베이스

강화학습

미공개 · 학습 방식 미공개

베이스 제어

고정 · 베이스·보행 제어 언급 없음 (6·7 DoF 팔, 16+DoF 반휴머노이드)

비고

핵심 특징

실세계 조작 데이터 270,000 h로 사전학습한 embodied foundation model이다. 7B에서 상전이가 나타나 작은 모델은 'ossification'을 보이며, 사전학습 데이터 규모와 다운스트림 성능 사이에 power-law를 보고했다.

비고

파라미터(B)는 '10B+' 표기의 하한값 10. 사후학습에 언어 조건 데이터를 쓰지만 회사가 VLA로 명명하지 않아 유형 기타. 데이터 규모는 회사 블로그 단독 주장(외부 검증 없음). 발표 2025-11-04.

검증

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