Xiaomi durchbricht die Datenbarriere: 100.000 Stunden trainieren Robotik-Modelle
Xiaomi-Robotics-1
Xiaomi-Robotics-1 kombiniert groß angelegtes, körperfreies Pre-Training mit realen Roboterdaten und zeigt, dass die Skalierungsgesetze aus der Sprach- und Bildverarbeitung auch in der Robotik gelten. Mit über 100.000 Stunden an Trajektorien aus 1.700 Szenarien und einem automatisierten Beschriftungsprozess erreicht das Modell nach dem Post-Training in unbekannten Umgebungen eine stetig steigende Erfolgsrate. Bei neuen Aufgaben genügen durchschnittlich weniger als 10 Stunden Demonstrationen, um eine Erfolgsrate von 75 % zu erzielen – fast doppelt so viel wie der π-0.5-Baseline. Auf vier Simulations-Benchmarks erzielt das Modell Spitzenwerte.
Die Skalierungsgewinne zeigen keine Anzeichen einer Sättigung: Die Erfolgsrate des realen Roboters nach dem Post-Training verbessert sich weiter, je mehr Daten das Modell konsumiert oder je größer es während des Pre-Trainings skaliert wird.