LiberAI 发布 World Action Model Liber-0，面向零样本机器人操作
LiberAI 发布 World Action Model Liber-0，用于零样本机器人操作
中国机器人初创公司 LiberAI 发布 World Action Model Liber-0，用于控制机器人手臂和手部，面向零样本机器人操作。在 GPT-6 提出的 60 个任务、600 次尝试中，未针对这些任务采集机器人演示，整体成功率 36%，其中 pick-and-place 63.5%、其他操作任务 34.0%、多步任务 10.5%。
Rohan Paul· @rohanpaul_ai · X·2026-11-04 23:23· 2 小时前AI 评分56
AI 导读
中国机器人初创公司 LiberAI 发布 World Action Model Liber-0，面向零样本机器人操作，包括灵巧的多步任务。在 GPT-6 提出的 60 个任务、600 次尝试中，无需针对这些任务收集机器人演示，整体成功率 36%，其中 pick-and-place 63.5%、其他操作任务 34.0%、多步任务 10.5%。
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这看起来是一次真正出色的机器人训练发布。
工人佩戴一只 131 克的轻薄传感器手套，在执行日常任务时记录精确的手部动作，因此无需机器人即可采集数据。
中国机器人初创公司 LiberAI（@liberai_robot）发布了 Liber-0，这是一款控制机器人手臂和手部的 AI 模型。
在没有针对测试任务收集机器人演示的情况下，Liber-0 在 60 个新任务的 600 次尝试中完成了 36.0%。在 LiberAI 的测试中，1 万小时手套数据也胜过 200 万小时的互联网视频。
机器人通常需要人们反复引导它完成任务后才能学会一项任务，而 Liber-0 用超过 220 万小时的人类经验替代了其中大部分过程。
仅靠视频只能展示手在做什么，无法提供机器人必须复现的测量运动数据。
该公司的 LiberSense Glove 通过记录人们工作时的姿态和轨迹来提供这种运动数据。
测量运动胜过数据量：在对照实验中，1 万小时手套数据表现优于 200 万小时网络视频。
在仅使用 25% 的机器人演示加上手套数据训练时，一个策略在部分完成度上得分 75.6，超过了使用全部演示得到的 72.8。
推出 Liber-0，我们的 World Action Model，用于零样本机器人操作——包括灵巧的多步任务。 在 GPT-6 提出的 60 个任务和 600 次试验中，Liber-0 在没有专门为这些任务收集机器人演示的情况下实现了 36% 的整体成功率： • Pick-and-place：63.5% • 其他操作任务：34.0% • 具有挑战性的多步任务：10.5% 零样本能力不仅限于单个动作，还扩展到协调序列。 Liber-0 在超过 220 万小时的人类经验上预训练，联合预测未来观测和动作，将人类经验转化为机器人技能。 技术博客：https://www.liberai.com/blog/liber0在 X 查看被引用的帖子
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