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GO-2

GO-2 (Genie Operator-2)

AgiBot · 2026-04(2차)

VLA2026 신규미공개미공개

액션 공간에서 직접 계획하는 Action CoT와 비동기 이중 시스템을 결합했다.

논문

논문 없음 · 관련 AgiBot World Colosseo: A Large-scale Manipulation Platform for Scalable and Intelligent Embodied Systems

개요

분류

2026 신규

유형

VLA

발표

2026-04(2차)

기관

AgiBot

가중치 공개

아니오

파라미터

미공개

구조

백본 LLM

ViLLA 프레임워크 (2차)

비전 인코더

—

액션 헤드

Action CoT + 비동기 이중 시스템 (미공개)

청크

미공개

제어 주기

미공개

구조 원문 요약

ViLLA 프레임워크(2차); Action Chain-of-Thought(액션 공간 거시 계획) + 비동기 이중 시스템(저주파 의미 계획 System 2, 고주파 액션 추종 System 1, 잔차 정제)

학습

사전학습 가속기

미공개

사전학습 기간

미공개

사전학습 스텝·배치

미공개

GPU·TPU-시간

미공개

파인튜닝

미공개; Genie Studio로 로봇 수천 대 분산 학습, 학습 효율 약 10배·성공률 2–4배·데이터 50% 이상 절감(자사 주장)

데이터 종류

상호작용 데이터(구성 미공개)

데이터 규모

수만 시간(tens of thousands of hours)

주요 데이터셋

미공개

태스크·평가

LIBERO 평균 98.5%; LIBERO-Plus 제로샷 86.6%; VLABench 평균 47.4; Genie Sim 3.0 시뮬레이션→실세계 82.9%

로봇

AgiBot 로봇(기종 미기재)

추론

추론 장치·속도

미공개

추론 메모리

미공개

가중치 bf16 (계산)

미공개

실행 위치

미공개

강화학습 · 베이스

강화학습

미공개 · 학습 방식 미공개

베이스 제어

고정 · 섀시·보행 제어 언급 없음 (적용 기종 미기재)

비고

핵심 특징

액션 공간에서 직접 계획하는 Action CoT와 비동기 이중 시스템을 결합했다. 시뮬레이션만으로 학습해 실세계 82.9% 성공을 보고했다.

비고

수정 반영: 날짜가 확인되는 출처는 TRR 2026-04-09(2차, 'today introduced')뿐. AgiBot 페이지 2026-09-08†은 이미지 경로에만 있어 확인불가. Action CoT는 CVPR 2026, 이중 시스템은 ACL 2026 채택.

검증

수정 반영