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DYNA-1

Dyna Robotics · 2025-06

기타产业界模型未公开未公开

用评估任务进度的奖励模型自行发现并纠正错误，目标是商用重复操作的长时间无干预运行。

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论文

无论文

概述

分类
产业界模型
类型
기타
发布
2025-06
机构
Dyna Robotics
权重公开
否
参数
未公开

架构

主干LLM
未公开
视觉编码器
—
动作头
未公开 (未公开)
动作块
未公开
控制频率
未公开
架构原文摘要
未公开（将奖励模型放入训练循环的RM-in-the-loop training）

训练

预训练加速器
未公开
预训练时长
未公开
预训练步数·批量
未公开
GPU·TPU-小时
未公开
微调
未公开（2025-11预训练文章：约1小时演示达到100%成功的案例——叠杯子、切芹菜等）
数据类型
未公开
数据规模
未公开
主要数据集
未公开
任务·评估
24小时自主叠餐巾850张以上，成功率99.4%，约为人类速度的60%，干预0次；叠衣物·装杯；无后训练完成叠衣物·包裹分拣(2025-11)
机器人
固定臂商用操作机器人(型号未公开)

推理

推理设备·速度
未公开
推理显存
未公开
权重 bf16（计算）
未公开
运行位置
未公开

强化学习与底盘

强化学习
部分 (奖励/偏好优化) · 将奖励模型（RM）放入训练循环的RM-in-the-loop训练。未明示RL算法
底盘控制
固定 · 未提及底盘控制（双臂叠餐巾·毛巾等操作）

备注

核心特点
用评估任务进度的奖励模型自行发现并纠正错误，目标是商用重复操作的长时间无干预运行。报告24小时叠餐巾850张以上，成功率99.4%。
备注
(二手，AI Business 2025-05-06) 99%、700张以上、人工吞吐量的60%、模型即将发布的报道 — 优先采用一手Dyna页面(2025-06-24)的数值。研究文章发布日期：Dyna-1 2025-06-24，Open-World Dexterity 2025-10-15，Pre-Training 2025-11-20。结构未公开，类型归为其他。
核验
已确认

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