Робот, который видит, понимает и действует: новая модель RynnVLA-002

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили RynnVLA-002 — единую архитектуру, объединяющую зрение, язык и действия, для более эффективного управления роботами.

Модель сочетает в себе возможности мирового моделирования и авторегрессионные подходы для генерации действий на основе визуальных и текстовых данных.

Несмотря на значительные успехи в области робототехники, создание систем, способных к комплексному пониманию окружающей среды и эффективному планированию действий, остается сложной задачей. В данной работе представлена модель ‘RynnVLA-002: A Unified Vision-Language-Action and World Model’, объединяющая возможности визуального, языкового и активного обучения для создания единой системы моделирования мира и генерации действий. Ключевой особенностью является синергия между VLA-моделью и моделью мира, позволяющая им взаимно усиливать друг друга и достигать более высоких результатов в задачах управления роботом. Способна ли такая унифицированная архитектура открыть новые горизонты в области автономной робототехники и адаптивного обучения?

За пределами восприятия: Необходимость воплощенных моделей мира

Традиционные системы компьютерного зрения демонстрируют впечатляющие результаты в анализе статических изображений, однако сталкиваются с серьезными трудностями при работе с динамичными, интерактивными средами. В то время как распознавание объектов на неподвижной картинке относительно просто, предсказание их поведения и реакций на действия робота требует принципиально иного подхода. Существующие алгоритмы часто не способны эффективно учитывать изменения в окружающей обстановке, вызванные собственными действиями системы, что приводит к ошибкам в навигации и манипулировании объектами. По сути, традиционное компьютерное зрение предоставляет лишь «снимок» реальности, в то время как для успешного взаимодействия с миром необходима способность моделировать его эволюцию во времени и предвидеть последствия собственных действий.

Для эффективного принятия решений роботами недостаточно просто воспринимать окружающий мир — необходимо понимать, как собственные действия изменяют его. Традиционные подходы к компьютерному зрению фокусируются на статичном анализе изображений, в то время как успешное взаимодействие с динамичной средой требует модели, способной предсказывать последствия каждого действия. Робот, обладающий таким пониманием, сможет не только идентифицировать объекты, но и прогнозировать, как изменится их положение и состояние после совершения определенного действия, например, толчка, захвата или перемещения. Подобные модели, описывающие причинно-следственные связи между действиями и изменениями в окружающей среде, позволяют роботу планировать более эффективные и безопасные траектории, избегая столкновений и достигая поставленных целей с большей точностью. В конечном итоге, способность предвидеть результаты своих действий является ключевым шагом к созданию действительно автономных и интеллектуальных роботов.

Существующие методы прогнозирования последствий действий роботов зачастую демонстрируют ограниченную точность при рассмотрении долгосрочных перспектив. Это связано с тем, что модели, как правило, фокусируются на непосредственных результатах, не учитывая каскад изменений, которые могут произойти в динамичной среде. Например, робот, перемещающий объект, может успешно предсказать его новое положение, но не сможет адекватно оценить влияние этого перемещения на другие объекты или на общую структуру окружения через несколько шагов. Такая неспособность к долгосрочному прогнозированию ограничивает возможности робота в сложных, непредсказуемых ситуациях, требующих планирования и адаптации к изменяющимся условиям. Разработка моделей, способных к более глубокому пониманию причинно-следственных связей и предсказанию отдаленных последствий, является ключевой задачей для создания действительно автономных и интеллектуальных роботов.

RynnVLA-002: Авторегрессионный подход к действиям и восприятию

RynnVLA-002 представляет собой новую авторегрессионную модель мира, объединяющую понимание и генерацию как действий, так и изображений. В отличие от традиционных подходов, которые рассматривают эти аспекты раздельно, данная модель обрабатывает их в рамках единой архитектуры. Это достигается за счет предсказания будущих состояний окружающей среды, включая как визуальные данные (изображения), так и последовательности действий, которые привели к этим состояниям. По сути, модель учится моделировать вероятностное распределение над последовательностями действий и изображений, что позволяет ей не только понимать текущую ситуацию, но и прогнозировать последствия различных действий и генерировать реалистичные сценарии развития событий. Такое объединение позволяет создавать более гибких и адаптивных агентов, способных к эффективному взаимодействию с окружающей средой.

Модель RynnVLA-002 использует Action Transformer для генерации непрерывных последовательностей действий, что позволяет роботу демонстрировать более плавное и естественное поведение. В отличие от дискретных действий, Action Transformer предсказывает непрерывные значения параметров управления, обеспечивая более тонкий контроль над движением и позволяя роботу адаптироваться к динамически меняющимся условиям. Этот подход позволяет избежать резких переходов между состояниями и формирует более реалистичные и скоординированные траектории движения, что критически важно для выполнения сложных задач манипулирования и навигации в реальном мире. Архитектура Transformer позволяет модели учитывать долгосрочные зависимости в последовательности действий, что улучшает планирование и предвидение последствий.

Модель RynnVLA-002 осуществляет прогнозирование будущих визуальных наблюдений, основываясь на текущем состоянии изображения и последовательности действий. Этот механизм позволяет агенту планировать свои действия, предвидя результаты и адаптируясь к изменениям в окружающей среде. Прогнозирование строится на условной вероятности $P(o_{t+1}|o_t, a_t)$, где $o_t$ — текущее наблюдение, $a_t$ — выполненное действие, а $o_{t+1}$ — прогнозируемое следующее наблюдение. Использование этой способности позволяет модели не только реагировать на текущие условия, но и проактивно формировать стратегию поведения для достижения заданных целей в динамично меняющейся обстановке.

RynnVLA-002 использует архитектуру Chameleon и применяет методы эффективного обучения представлений, такие как VQ-GAN и BPE Tokenizer. VQ-GAN (Vector Quantized Generative Adversarial Network) позволяет сжимать изображения в дискретное пространство, уменьшая вычислительную сложность и объем данных. BPE (Byte Pair Encoding) Tokenizer, в свою очередь, применяется для токенизации последовательностей действий и наблюдений, что позволяет модели эффективно обрабатывать и генерировать данные, оптимизируя использование памяти и ускоряя процесс обучения. Сочетание этих методов обеспечивает компактное и информативное представление данных, необходимое для обучения и функционирования модели.

Валидация и производительность на бенчмарке LIBERO

В ходе экспериментов модель RynnVLA-002 продемонстрировала 97.4% успешность выполнения задач в бенчмарке LIBERO без предварительного обучения. Данный показатель отражает способность модели к эффективному решению задач манипулирования в симулированной среде, не требуя предварительной адаптации на основе существующих данных. Высокий процент успешности указывает на потенциал модели для использования в задачах, требующих быстрого освоения новых навыков и адаптации к различным сценариям без дополнительных этапов обучения.

Модель RynnVLA-002 демонстрирует способность генерировать как дискретные, так и непрерывные фрагменты действий, что подтверждается 93.3%-ным уровнем успешности при выполнении дискретных действий. Данная функциональность свидетельствует о высокой универсальности и адаптивности модели к различным задачам манипулирования, требующим как точных, дискретных команд, так и плавных, непрерывных движений. Способность эффективно обрабатывать оба типа действий расширяет область применения модели и повышает её эффективность в сложных робототехнических сценариях.

В ходе сравнительного анализа, модель RynnVLA-002 демонстрирует превосходство над существующими открытыми моделями манипулирования роботами, такими как GR00T N1.5 и π 0. На задачах ‘Размещение блока — Много целей’ и ‘Размещение клубники — Отвлекающие факторы’ зафиксировано среднее увеличение успешности выполнения на 10-30%. Данный результат указывает на повышенную эффективность RynnVLA-002 в задачах, требующих точного манипулирования объектами в сложных условиях, по сравнению с альтернативными решениями с открытым исходным кодом.

При валидации в реальных условиях с использованием роботизированной руки LeRobot SO100 было установлено, что интеграция разработанной мировой модели увеличивает процент успешного выполнения задач на 50%. Данный результат подтверждает способность модели к обобщению и эффективной работе в физических средах, отличных от симуляционных, что демонстрирует ее практическую применимость и надежность в задачах управления роботами.

К обобщаемому роботизированному интеллекту

Способность RynnVLA-002 формировать представление об окружающей среде, основанное на принципах физики, играет ключевую роль в её способности к обобщению. Вместо простого запоминания конкретных сцен, модель учится понимать базовые физические законы, такие как гравитация, инерция и взаимодействие объектов. Это позволяет ей предсказывать, как объекты будут вести себя в новых, ранее не встречавшихся ситуациях. Например, получив опыт взаимодействия с кубиками определённого размера и веса, система способна экстраполировать эти знания на объекты совершенно другой формы и массы, предсказывая их движение и стабильность. Такой подход существенно повышает надёжность и адаптивность робота, позволяя ему успешно функционировать в динамично меняющихся условиях и решать задачи, не предусмотренные в процессе обучения. Основываясь на физических принципах, RynnVLA-002 демонстрирует не просто реакцию на стимулы, а истинное понимание мира вокруг себя, что является важным шагом на пути к созданию действительно интеллектуальных роботов.

В архитектуре RynnVLA-002 ключевую роль играет механизм маскирования внимания к действиям (Action Attention Masking) внутри авторегрессионной модели. Этот механизм предотвращает распространение ошибок при прогнозировании действий на длительном горизонте. Принцип его работы заключается в том, что при генерации последовательности действий модель фокусируется только на релевантных предыдущих шагах, игнорируя те, которые могут внести неточность. По сути, маскирование «отсекает» потенциально ошибочные прогнозы, не допуская их влияния на последующие шаги. Благодаря этому, система демонстрирует повышенную стабильность и точность прогнозирования, особенно в сложных сценариях, требующих планирования действий на несколько шагов вперёд. Данный подход позволяет значительно улучшить способность робота к адаптации и выполнению задач в динамически меняющейся среде, поскольку даже небольшие ошибки не приводят к катастрофическим последствиям в долгосрочной перспективе.

Система RynnVLA-002 демонстрирует значительный прогресс в создании роботов общего назначения благодаря интеграции зрительного восприятия, обработки естественного языка и управления действиями. Ранее подобные системы часто специализировались в конкретных задачах, требуя переобучения для каждой новой ситуации. Объединение этих модальностей позволяет RynnVLA-002 не только понимать команды, сформулированные на естественном языке, но и интерпретировать окружающую среду визуально, а затем самостоятельно планировать и выполнять необходимые действия для достижения поставленной цели. Такой подход открывает путь к созданию роботов, способных адаптироваться к разнообразным условиям и выполнять широкий спектр задач без предварительного программирования для каждой из них, приближая реальность создания действительно универсальных роботизированных систем.

В основе RynnVLA-002 лежит мультимодальная большая языковая модель, что открывает принципиально новые возможности для управления роботами посредством сложных инструкций на естественном языке. Данный подход позволяет роботу не просто выполнять заранее запрограммированные действия, а интерпретировать лингвистические команды, учитывать контекст и адаптировать своё поведение к изменяющимся условиям. Вместо необходимости точного кодирования каждого шага, робот способен понимать высокоуровневые указания, такие как “принеси красную книгу со второго этажа” или “аккуратно перемести хрупкий объект”, и самостоятельно планировать и осуществлять необходимые действия. Использование большой языковой модели обеспечивает не только понимание смысла инструкций, но и способность к обобщению и адаптации к новым, ранее не встречавшимся ситуациям, что является ключевым шагом на пути к созданию действительно универсальных роботов.

Представленная работа демонстрирует стремление к созданию систем, способных не просто функционировать, но и адаптироваться во времени. Модель RynnVLA-002, объединяя восприятие, язык и действие, стремится к построению целостной картины мира, что позволяет ей более эффективно принимать решения в динамичной среде. Это созвучно мысли Дональда Кнута: «Преждевременная оптимизация — корень всех зол». Создание универсальной модели, способной к адаптации и обучению, требует вдумчивого подхода к архитектуре и алгоритмам, а не слепой гонки за производительностью. Ведь истинная ценность системы заключается не в её мгновенной эффективности, а в способности сохранять актуальность и приносить пользу на протяжении длительного времени, подобно хорошо спроектированному механизму, который с достоинством выдерживает испытание временем.

Что впереди?

Представленная работа, объединяя зрение, язык и действие в рамках единой модели, неизбежно сталкивается с фундаментальным ограничением любой системы — её конечностью. RynnVLA-002, как и любая архитектура, созданная сегодня, является лишь временным решением, запечатленным в конкретном моменте развития технологий. Попытка создать всеобъемлющую модель мира неизбежно приводит к упрощениям, к потере нюансов, которые, возможно, окажутся критически важными в будущем. Вопрос не в совершенстве абстракции, а в её способности выдержать испытание временем.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся не на увеличении масштаба моделей, а на разработке механизмов адаптации и самокоррекции. Система, способная осознавать границы своей компетенции и учиться на собственных ошибках, представляется более устойчивой, чем та, которая стремится к абсолютной полноте. В конечном счёте, долговечность системы определяется не её сложностью, а её способностью к медленным, эволюционным изменениям.

Перспектива интеграции с другими модальностями, расширение контекста обучения и разработка более эффективных методов представления знаний — всё это лишь временные шаги. Истинный прогресс заключается в понимании того, что любая модель мира — это не зеркальное отражение реальности, а лишь её приближение, обреченное на постепенное устаревание.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.17502.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-25 00:50

🚀 Квантовые новости