JawabanDipublikasikan12 sumber
Anyverse Dynamics Buka MWA-Phoenix, Model AI Robot 7 Miliar Parameter
MWA Phoenix adalah model fondasi open source untuk manipulasi robot dengan 7 miliar parameter, dirancang untuk operasi langsung di perangkat dan masukan kamera RGB tanpa data kedalaman acuan. Anyverse Dynamics melaporkan hasil pada enam evaluasi, termasuk 94,63% di LIBERO Plus, 66,48% di LIBERO Pro, dan 82,67% di Ro...
Diterbitkan olehDiedit dengan GPT-6 LunaGambar dibuat dengan GPT Image 2
Jawaban penelitian
Poin-poin penting
- MWA Phoenix adalah model fondasi open source untuk manipulasi robot dengan 7 miliar parameter, dirancang untuk operasi langsung di perangkat dan masukan kamera RGB tanpa data kedalaman acuan.
- Anyverse Dynamics melaporkan hasil pada enam evaluasi, termasuk 94,63% di LIBERO Plus, 66,48% di LIBERO Pro, dan 82,67% di RoboCasa GR1 Tabletop.
- Rilisnya mencakup kode GitHub dan laporan teknis; perusahaan juga memperkenalkan Phoenix ILA untuk pembelajaran aksi yang mempertimbangkan gerak dan kontak.
- Skor yang disebutkan merupakan klaim hasil perusahaan. Sejumlah rincian arsitektur, data pelatihan, serta klaim perbandingan tertentu belum dapat dipastikan dari sumber yang tersedia.
AI Perintah
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Anyverse Dynamics announce in its October 22, 2026 release of the open source MWA Phoenix robot manipulation foundation model, incl. Article summary: Anyverse Dynamics announced MWA Phoenix as an open source, 7 billion parameter latent world action foundation model for robot manipulation, designed for on device operation; coverage dates the announcement to October 22,. Topic tags: general web, ai, automation, code, regulation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, chart
Anyverse Dynamics mengumumkan MWA-Phoenix pada 22 Oktober 2026 sebagai model fondasi open source untuk manipulasi robot. Model berisi 7 miliar parameter dan dirancang agar dapat dijalankan langsung di perangkat robot. Masukannya berupa gambar kamera RGB, tanpa sensor kedalaman maupun data kedalaman acuan (ground-truth depth). 1
Bagi pengembang robot, fokus pada kamera RGB berarti model tidak bergantung pada sensor kedalaman untuk menerima informasi visual. Namun, skor benchmark yang dipublikasikan tetap perlu dibaca sebagai hasil yang dilaporkan perusahaan, bukan pembuktian independen atas kinerja di semua kondisi.
Kode dan komponen yang diumumkan
Kode MWA-Phoenix tersedia di repositori GitHub Anyverse-Dynamics/Phoenix-MWA. Repositori itu memuat kode prapelatihan world-action; komponen pascapelatihan dan evaluasi benchmark ditempatkan di cabang terpisah, sementara prapelatihan encoder disebut berada di cabang tersendiri. Laporan teknis juga disebut sebagai bagian dari rilis. 1
2
Model ini disebut sebagai world-action model yang bekerja di ruang laten: secara umum, pendekatan tersebut mengaitkan representasi keadaan lingkungan dengan tindakan robot. Rincian lengkap tentang cara kerja setiap bagian arsitekturnya tidak semuanya dapat dikonfirmasi dari kutipan sumber yang tersedia.
Satu detail yang didukung dokumentasi encoder adalah penggunaan checkpoint DINO110k yang berasal dari DINOv3 Meta, termasuk backbone dan adapter. Anyverse Dynamics juga memperkenalkan Phoenix-ILA, yang memasukkan informasi gerak dan kontak ke dalam pembelajaran aksi untuk menunjang manipulasi lebih presisi.
Perusahaan turut menggambarkan Phoenix-PhysCanvas sebagai model dunia simulasi interaktif yang dapat digunakan untuk memperbaiki kebijakan robot di lingkungan cloud sebelum diterapkan. Namun, rincian teknis seperti distilasi geometri VGGT, distilasi perubahan temporal V-JEPA, cara kerja VAE semantik kausal, perhatian bersama antara prediksi video dan aksi, serta eksekusi action chunk asinkron belum dapat dipastikan dari materi yang tersedia.
Hasil enam evaluasi menurut perusahaan
Anyverse Dynamics menyebut enam evaluasi untuk mengukur kemampuan model dalam kondisi dan tugas yang berbeda. Angka di bawah ini merupakan hasil yang dilaporkan perusahaan.
| Evaluasi | Hasil yang dilaporkan |
|---|---|
| LIBERO-Plus | 94,63% |
| LIBERO-Pro | 66,48% |
| RoboCasa GR1 Tabletop | 82,67% — disebut 7,5 poin persentase di atas model WALA sebelumnya |
| RoboTwin 2.0, manipulasi dua lengan | 72,42% |
| Bench2Dex | Rata-rata keberhasilan 45,6% |
| RoboDojo, pengujian robot fisik | Disebut mencakup tiga jenis robot dan 18 tugas |
Angka Bench2Dex dan cakupan pengujian RoboDojo juga dicantumkan dalam pemberitaan tentang rilis tersebut. Sumber yang tersedia menyebut evaluasi RoboDojo sebagai pengujian robot fisik, tetapi tidak menyediakan rincian skor numerik untuk evaluasi itu.
Yang masih belum jelas
Sejumlah klaim teknis dan perbandingan yang lebih spesifik belum dapat dikukuhkan dari bukti yang tersedia, termasuk keunggulan 17,3 poin atas pi0.5, rincian transfer keterampilan antarjenis robot, serta klaim bahwa data uji tidak pernah direplikasi dalam data pelatihan. Demikian pula, keterangan tentang lebih dari 200.000 jam data multimodal, sumber prapelatihan dari operasi robot dan video manusia sudut pandang orang pertama, serta pelatihan model yang lebih besar belum dapat diverifikasi dari kutipan yang ditelaah.
Karena itu, hasil benchmark sebaiknya dipahami sebagai klaim perusahaan yang dilaporkan saat peluncuran, bukan hasil yang telah dikonfirmasi melalui replikasi independen. Informasi yang tersedia menunjukkan cakupan evaluasi yang luas—mulai simulasi hingga robot fisik—tetapi belum cukup untuk menilai seberapa konsisten model bekerja di berbagai perangkat dan situasi nyata.
Studio Global AI
Lanjutkan penelitian Anda
Halaman ini berisi jawaban yang didukung sumber yang dapat Anda lanjutkan di dalam Studio Global.
Orang-orang juga bertanya
Apa jawaban singkat untuk "Anyverse Dynamics Buka MWA-Phoenix, Model AI Robot 7 Miliar Parameter"?
MWA Phoenix adalah model fondasi open source untuk manipulasi robot dengan 7 miliar parameter, dirancang untuk operasi langsung di perangkat dan masukan kamera RGB tanpa data kedalaman acuan.
Apa poin penting yang harus divalidasi terlebih dahulu?
MWA Phoenix adalah model fondasi open source untuk manipulasi robot dengan 7 miliar parameter, dirancang untuk operasi langsung di perangkat dan masukan kamera RGB tanpa data kedalaman acuan. Anyverse Dynamics melaporkan hasil pada enam evaluasi, termasuk 94,63% di LIBERO Plus, 66,48% di LIBERO Pro, dan 82,67% di RoboCasa GR1 Tabletop.
Apa yang harus saya lakukan selanjutnya dalam latihan?
Rilisnya mencakup kode GitHub dan laporan teknis; perusahaan juga memperkenalkan Phoenix ILA untuk pembelajaran aksi yang mempertimbangkan gerak dan kontak.
Sumber
tech-momentum.comAnyverse Dynamics, 7B 로봇 월드 액션 모델 MWA-Phoenix 오픈소스 공개
github.comGitHub - Anyverse-Dynamics/Phoenix-MWA: Foudation Model of Anyverse MWA™
robottoday.comrobottoday.com · suppliers-discovery · shandong-future-robotShandong Future Robot Co., Ltd. - RobotToday