Robotera, VPP2 için RoboDojo simülasyonunda yüzde 32,26 ortalama başarı oranı ve 39,26 ortalama puan bildirdi; model genelleme, hassasiyet ve bellek kategorilerinde de ilk sırada yer aldı. Gerçek ALOHA çift kollu robot testinde bildirilen sıfır atışlı başarı oranı yüzde 58,5’ti.
YayımlayanGPT-6 Luna ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does the October 10, 2026 report reveal about Tsinghua University-backed Robotera’s open-source VPP2 world action model, including its. Article summary: The October 10 report presents VPP2 (Video Prediction Policy 2) as an open-source world action model with a reported RoboDojo-Sim lead and stronger real-robot zero-shot results than pi0.5—not as proof of large-scale comm. Topic tags: general, general web. 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, charts with fake numbers, click
Robotera’nın VPP2 modeli, robotun bir sonraki hareketini üretmeden önce sahnenin nasıl değişebileceğini tahmin etmeye çalışıyor. Şirket, modelin RoboDojo simülasyon sıralamasında yüzde 32,26 ortalama başarı oranı ve 39,26 ortalama puan elde ettiğini; genelleme, hassasiyet ve bellek kategorilerinde öne çıktığını bildirdi. Gerçek ALOHA robotundaki ayrı bir testte ise 10 görev türü genelinde yüzde 58,5 sıfır atışlı başarı oranı açıklandı. Bunlar kayda değer test sonuçları, ancak VPP2’nin ticari operasyonlarda büyük ölçekte kullanıldığını kanıtlamıyor. 2
6
Hong Kong Üniversitesi MMLab’ın akademik işbirlikçileriyle yürüttüğü RoboDojo, çift kollu robotların 42 farklı manipülasyon görevindeki performansını değerlendiriyor. Testler; genelleme, hassas işlem, uzun görevleri sürdürme, bellek ve açık kelime dağarcığıyla verilen talimatları izleme gibi becerileri kapsıyor. Değerlendirme hem görev başarı oranını hem de ortalama puanı raporluyor; böylece yalnızca görevin tamamlanıp tamamlanmadığına değil, ilerlemenin ne ölçüde kaydedildiğine de bakılıyor. 5
6
Robotera’nın açıkladığı verilere göre VPP2, duyuru sırasında simülasyon sıralamasında yüzde 32,26 ortalama başarı oranı ve 39,26 ortalama puan elde etti; genelleme, hassasiyet ve bellek başlıklarında birinci oldu. Bu, modelin RoboDojo’nun her değerlendirmesinde lider olduğu anlamına gelmiyor: simülasyon ve gerçek dünya sıralamaları ayrı tutuluyor. 2
6
Bildirilen bir son eğitim karşılaştırmasında GPT-6-Astra yüzde 22,48 başarı oranı ve 28,97 ortalama puan aldı. Bu değerlendirmede VPP2’nin farkı başarı oranında 9,78 yüzde puanı, ortalama puanda ise 10,29 puandı. Sonuçları tüm robot görevlerinde geçerli evrensel bir sıralama gibi değil, söz konusu test düzenindeki karşılaştırma olarak okumak gerekiyor. 6
“İlk sırada” ifadesinin tarih ve sıralama bağlamı da önemli. RoboDojo geçmişinde Simate-beta’ya ait daha eski bir sonuç da bulunuyor; VPP2 ise 8 Ekim tarihli kayıtla listelenmiş. Sıralamalar belirli bir tarihteki, belirli bir ölçüm düzenindeki sonuçları yansıtıyor; her model sürümü ve gerçek dünya performansı için kalıcı bir iddia oluşturmuyor. 12
Robotera, RoboDojo sonucunu ek veri veya ajan tabanlı pekiştirmeli öz-iyileştirme kullanmadan elde ettiğini söyledi. Ancak bu ifade, VPP2’nin kapsamlı bir video eğitimi sürecinden geçmediği şeklinde anlaşılmamalı. Yöntem açıklamalarına göre model, önceden eğitilmiş Wan2.1-I2V-14B üzerine kuruluyor ve robot manipülasyonu, insan etkinlikleri ile genel videoları içeren çeşitli bir veri kümesiyle eğitimi sürdürüyor. 25
9
11
Buradaki ayrım şu: “Ek veri yok” iddiası bildirilen kıyaslama sonucuna ve sonradan eklenen öz-iyileştirme yöntemlerine ilişkin. Modelin tahmin becerisini geliştirmek için videolardan oluşan seçilmiş bir eğitim kümesi kullanıldığı ise yöntem açıklamalarında belirtiliyor. 9
11
VPP2’nin temel yaklaşımı, video tahminini önce geliştirmek, ardından hızlandırmak ve son aşamada eylem üretimini eklemek. Amaç, gelecekteki sahneye ilişkin tahmini robot hareketlerine rehber yapmak; eylem eğitiminin video modelinde öğrenilmiş genelleme becerisini zayıflatma riskini de azaltmak. 9
11
Bildirilen eylem üretim süresi, iki saniyelik bir eylem parçası için yaklaşık 0,1 saniye. Bu süre, yaklaşık 0,12 saniyelik video tahminiyle birlikte aktarılıyor. Bunlar deneylerde bildirilen ölçümler; her donanımda aynı sonucu garanti eden bağımsız hız değerleri değil. 11
21
Gerçek bir ALOHA çift kollu robotta VPP2’nin 10 görev türü genelinde ortalama yüzde 58,5 sıfır atışlı başarı elde ettiği bildirildi. Karşılaştırma için Physical Intelligence’ın pi0.5 modeli aynı değerlendirmede yüzde 40’a ulaştı; aradaki fark 18,5 yüzde puanı. Bu fiziksel robot testi, RoboDojo simülasyon sıralamasından ayrı bir değerlendirme ve iki sonuç doğrudan birbirinin yerine kullanılamaz. 2
6
Projenin deposunda LIBERO-Pro için yüzde 45,00, değiştirilmiş LIBERO-OOD protokolü içinse yüzde 63,93 sonucu yer alıyor. OOD değerinin değiştirilmiş bir protokole ait olması, başka kurulumlardaki sonuçlarla karşılaştırırken dikkate alınmalı. 17
VPP2’nin resmi GitHub deposu, uygulama ayrıntılarını ve yayın sürecini belgeliyor. Yayın notlarında video modeli ağırlıklarının 10 Ekim’de, RoboDojo’nun geçmiş koşullarını kullanan video eğitimi kodunun ise 12 Ekim’de erişime açıldığı belirtiliyor. Bu, tek seferde tamamlanan bir yayından ziyade aşamalı bir paylaşım sürecine işaret ediyor. 3
22
Mevcut bilgiler; bildirilen kıyaslama performansını, gerçek robot testlerini ve açık kaynak erişimini destekliyor. Ancak VPP2’nin ticari lojistik operasyonlarda büyük ölçekte çalıştığını ortaya koymuyor. Bir şirketin lojistikte robot kullanıyor olması da tek başına, bu sistemlerde özellikle VPP2’nin çalıştığını göstermez.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
Robotera, VPP2 için RoboDojo simülasyonunda yüzde 32,26 ortalama başarı oranı ve 39,26 ortalama puan bildirdi; model genelleme, hassasiyet ve bellek kategorilerinde de ilk sırada yer aldı.
Robotera, VPP2 için RoboDojo simülasyonunda yüzde 32,26 ortalama başarı oranı ve 39,26 ortalama puan bildirdi; model genelleme, hassasiyet ve bellek kategorilerinde de ilk sırada yer aldı. Gerçek ALOHA çift kollu robot testinde bildirilen sıfır atışlı başarı oranı yüzde 58,5’ti.
Robotera, VPP2 için RoboDojo simülasyonunda yüzde 32,26 ortalama başarı oranı ve 39,26 ortalama puan bildirdi; model genelleme, hassasiyet ve bellek kategorilerinde de ilk sırada yer aldı. Gerçek ALOHA çift kollu robot testinde bildirilen sıfır atışlı başarı oranı yüzde 58,5’ti.
YayımlayanGPT-6 Luna ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does the October 10, 2026 report reveal about Tsinghua University-backed Robotera’s open-source VPP2 world action model, including its. Article summary: The October 10 report presents VPP2 (Video Prediction Policy 2) as an open-source world action model with a reported RoboDojo-Sim lead and stronger real-robot zero-shot results than pi0.5—not as proof of large-scale comm. Topic tags: general, general web. 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, charts with fake numbers, click
Robotera’nın VPP2 modeli, robotun bir sonraki hareketini üretmeden önce sahnenin nasıl değişebileceğini tahmin etmeye çalışıyor. Şirket, modelin RoboDojo simülasyon sıralamasında yüzde 32,26 ortalama başarı oranı ve 39,26 ortalama puan elde ettiğini; genelleme, hassasiyet ve bellek kategorilerinde öne çıktığını bildirdi. Gerçek ALOHA robotundaki ayrı bir testte ise 10 görev türü genelinde yüzde 58,5 sıfır atışlı başarı oranı açıklandı. Bunlar kayda değer test sonuçları, ancak VPP2’nin ticari operasyonlarda büyük ölçekte kullanıldığını kanıtlamıyor. 2
6
Hong Kong Üniversitesi MMLab’ın akademik işbirlikçileriyle yürüttüğü RoboDojo, çift kollu robotların 42 farklı manipülasyon görevindeki performansını değerlendiriyor. Testler; genelleme, hassas işlem, uzun görevleri sürdürme, bellek ve açık kelime dağarcığıyla verilen talimatları izleme gibi becerileri kapsıyor. Değerlendirme hem görev başarı oranını hem de ortalama puanı raporluyor; böylece yalnızca görevin tamamlanıp tamamlanmadığına değil, ilerlemenin ne ölçüde kaydedildiğine de bakılıyor. 5
6
Robotera’nın açıkladığı verilere göre VPP2, duyuru sırasında simülasyon sıralamasında yüzde 32,26 ortalama başarı oranı ve 39,26 ortalama puan elde etti; genelleme, hassasiyet ve bellek başlıklarında birinci oldu. Bu, modelin RoboDojo’nun her değerlendirmesinde lider olduğu anlamına gelmiyor: simülasyon ve gerçek dünya sıralamaları ayrı tutuluyor. 2
6
Bildirilen bir son eğitim karşılaştırmasında GPT-6-Astra yüzde 22,48 başarı oranı ve 28,97 ortalama puan aldı. Bu değerlendirmede VPP2’nin farkı başarı oranında 9,78 yüzde puanı, ortalama puanda ise 10,29 puandı. Sonuçları tüm robot görevlerinde geçerli evrensel bir sıralama gibi değil, söz konusu test düzenindeki karşılaştırma olarak okumak gerekiyor. 6
“İlk sırada” ifadesinin tarih ve sıralama bağlamı da önemli. RoboDojo geçmişinde Simate-beta’ya ait daha eski bir sonuç da bulunuyor; VPP2 ise 8 Ekim tarihli kayıtla listelenmiş. Sıralamalar belirli bir tarihteki, belirli bir ölçüm düzenindeki sonuçları yansıtıyor; her model sürümü ve gerçek dünya performansı için kalıcı bir iddia oluşturmuyor. 12
Robotera, RoboDojo sonucunu ek veri veya ajan tabanlı pekiştirmeli öz-iyileştirme kullanmadan elde ettiğini söyledi. Ancak bu ifade, VPP2’nin kapsamlı bir video eğitimi sürecinden geçmediği şeklinde anlaşılmamalı. Yöntem açıklamalarına göre model, önceden eğitilmiş Wan2.1-I2V-14B üzerine kuruluyor ve robot manipülasyonu, insan etkinlikleri ile genel videoları içeren çeşitli bir veri kümesiyle eğitimi sürdürüyor. 25
9
11
Buradaki ayrım şu: “Ek veri yok” iddiası bildirilen kıyaslama sonucuna ve sonradan eklenen öz-iyileştirme yöntemlerine ilişkin. Modelin tahmin becerisini geliştirmek için videolardan oluşan seçilmiş bir eğitim kümesi kullanıldığı ise yöntem açıklamalarında belirtiliyor. 9
11
VPP2’nin temel yaklaşımı, video tahminini önce geliştirmek, ardından hızlandırmak ve son aşamada eylem üretimini eklemek. Amaç, gelecekteki sahneye ilişkin tahmini robot hareketlerine rehber yapmak; eylem eğitiminin video modelinde öğrenilmiş genelleme becerisini zayıflatma riskini de azaltmak. 9
11
Bildirilen eylem üretim süresi, iki saniyelik bir eylem parçası için yaklaşık 0,1 saniye. Bu süre, yaklaşık 0,12 saniyelik video tahminiyle birlikte aktarılıyor. Bunlar deneylerde bildirilen ölçümler; her donanımda aynı sonucu garanti eden bağımsız hız değerleri değil. 11
21
Gerçek bir ALOHA çift kollu robotta VPP2’nin 10 görev türü genelinde ortalama yüzde 58,5 sıfır atışlı başarı elde ettiği bildirildi. Karşılaştırma için Physical Intelligence’ın pi0.5 modeli aynı değerlendirmede yüzde 40’a ulaştı; aradaki fark 18,5 yüzde puanı. Bu fiziksel robot testi, RoboDojo simülasyon sıralamasından ayrı bir değerlendirme ve iki sonuç doğrudan birbirinin yerine kullanılamaz. 2
6
Projenin deposunda LIBERO-Pro için yüzde 45,00, değiştirilmiş LIBERO-OOD protokolü içinse yüzde 63,93 sonucu yer alıyor. OOD değerinin değiştirilmiş bir protokole ait olması, başka kurulumlardaki sonuçlarla karşılaştırırken dikkate alınmalı. 17
VPP2’nin resmi GitHub deposu, uygulama ayrıntılarını ve yayın sürecini belgeliyor. Yayın notlarında video modeli ağırlıklarının 10 Ekim’de, RoboDojo’nun geçmiş koşullarını kullanan video eğitimi kodunun ise 12 Ekim’de erişime açıldığı belirtiliyor. Bu, tek seferde tamamlanan bir yayından ziyade aşamalı bir paylaşım sürecine işaret ediyor. 3
22
Mevcut bilgiler; bildirilen kıyaslama performansını, gerçek robot testlerini ve açık kaynak erişimini destekliyor. Ancak VPP2’nin ticari lojistik operasyonlarda büyük ölçekte çalıştığını ortaya koymuyor. Bir şirketin lojistikte robot kullanıyor olması da tek başına, bu sistemlerde özellikle VPP2’nin çalıştığını göstermez.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
Robotera, VPP2 için RoboDojo simülasyonunda yüzde 32,26 ortalama başarı oranı ve 39,26 ortalama puan bildirdi; model genelleme, hassasiyet ve bellek kategorilerinde de ilk sırada yer aldı.
Robotera, VPP2 için RoboDojo simülasyonunda yüzde 32,26 ortalama başarı oranı ve 39,26 ortalama puan bildirdi; model genelleme, hassasiyet ve bellek kategorilerinde de ilk sırada yer aldı. Gerçek ALOHA çift kollu robot testinde bildirilen sıfır atışlı başarı oranı yüzde 58,5’ti.