BeingBeyond/Being-H

해결하는 문제

Being-H는 로봇이 서로 다른 하드웨어 간에 동작을 일반화(교차 구현 일반화)하고 1인칭 비디오 데이터를 사용하여 미래 상태를 추론하는 데 도움이 되는 인간 중심의 구현 기반 모델을 제공합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 다양한 특화 분야를 가진 일련의 모델로 구성됩니다:

• Being-H0.7은 1인칭 비디오를 사용하여 미래 인식 잠재 추론을 수행하는 월드-액션 모델(WAM)입니다.
• Being-H0.5는 통합된 액션 공간을 활용하여 서로 다른 로봇 구현 간의 일반화를 가능하게 하는 비전-언어-액션(VLA) 모델입니다.
• Being-H0는 대규모 인간 비디오에서 사전 훈련에 초점을 맞춘 초기 VLA 릴리스입니다.

대상 사용자

이 프로젝트는 구현 AI를 연구하는 로봇 연구자와 개발자를 위해 설계되었으며, 특히 정교한 조작, 교차 구현 학습, 로봇 훈련을 위한 인간 비디오 데이터 사용에 중점을 둔 사람들을 대상으로 합니다.

주요 특징

• 교차 구현 일반화: 통합된 액션 공간을 통해 모델이 서로 다른 로봇 유형 간에 작동할 수 있도록 합니다.
• 월드-액션 모델링: 미래에 대한 잠재 추론을 액션 프로세스에 통합합니다.
• 인간 중심 학습: 1인칭 및 대규모 인간 비디오를 사전 훈련에 활용합니다.
• 교육 리소스: SO101과 같은 로봇에서의 후속 훈련 및 배포를 위한 전용 튜토리얼 워크스페이스(Being-H-EDU)를 포함합니다.