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#benchmarks

Gemini 4 Argonは身体推論で87%、実機アームのタスクは1件52分

Googleは10月13日、Gemini 4 Argonを世界で利用可能にし、ロボティクス用途をロボット制御、Real2Sim、物理理解、研究と自己改善の4つにまとめた。Artificial AnalysisのAA-Robotics v0.1は、実機のアームに8つの卓上タスクを実行させてArgonを100点満点中55.3と採点し、人間より約100倍遅かった。Physical Intelligenceは同日、Piのインフラ上でπ0とπ0.5モデルを微調整するAPIのベータを公開した。

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LoopWAM、自らのラベル付きロールアウトで再学習し実機で19.7ポイント向上

LoopWAMは清華大学、Dexmal、Loopevaによる閉ループのワールドアクションモデルで、すべてのロールアウトを品質で採点し、失敗した軌道には映像の教師信号を与えるが行動の教師信号は与えない。RoboChallengeのTable30-V2で成功率43.33%として首位に立ち、自身の表のVLA-DM0.5を2.67ポイント、Dexmalが公表するDM0.5の43.0%を0.33ポイント上回る。

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