論文の概要: Galaxea Open-World Dataset and G0 Dual-System VLA Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00576v1
• Date: Sat, 30 Aug 2025 18:04:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.291116
• Title: Galaxea Open-World Dataset and G0 Dual-System VLA Model
• Title（参考訳）: GalaxeaオープンワールドデータセットとG0デュアルシステムVLAモデル
• Authors: Tao Jiang, Tianyuan Yuan, Yicheng Liu, Chenhao Lu, Jianning Cui, Xiao Liu, Shuiqi Cheng, Jiyang Gao, Huazhe Xu, Hang Zhao,
• Abstract要約: 実生活と作業環境に記録された大規模で多様なロボット行動のコレクションを提示する。 すべてのデモは、一貫したロボットエンボディメントを使用して収集され、正確なサブタスクレベルの言語アノテーションと組み合わせられる。 G0は、クロス・エボディメント・プレトレーニング、シングル・エボディメント・プレトレーニング、タスク固有のポスト・トレーニングという3段階のカリキュラムを使って訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.756245350141675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present Galaxea Open-World Dataset, a large-scale, diverse collection of robot behaviors recorded in authentic human living and working environments. All demonstrations are gathered using a consistent robotic embodiment, paired with precise subtask-level language annotations to facilitate both training and evaluation. Building on this dataset, we introduce G0, a dual-system framework that couples a Vision-Language Model (VLM) for multimodal planning with a Vision-Language-Action (VLA) model for fine-grained execution. G0 is trained using a three-stage curriculum: cross-embodiment pre-training, single-embodiment pre-training, and task-specific post-training. A comprehensive benchmark spanning tabletop manipulation, few-shot learning, and long-horizon mobile manipulation, demonstrates the effectiveness of our approach. In particular, we find that the single-embodiment pre-training stage, together with the Galaxea Open-World Dataset, plays a critical role in achieving strong performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の実生活と作業環境に記録された大規模かつ多様なロボット行動の集合であるGalaxea Open-World Datasetを紹介する。 すべてのデモンストレーションは、一貫したロボットエンボディメントを使用して収集され、トレーニングと評価の両方を容易にするために、正確なサブタスクレベルの言語アノテーションと組み合わせられる。 このデータセット上に構築されたG0は、マルチモーダル計画のためのビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)と、細粒度実行のためのビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)モデルとを結合したデュアルシステムフレームワークである。 G0は、クロス・エボディメント・プレトレーニング、シングル・エボディメント・プレトレーニング、タスク固有のポスト・トレーニングという3段階のカリキュラムを使って訓練されている。 テーブルトップ操作,少数ショット学習,長距離移動操作にまたがる総合的なベンチマークは,我々のアプローチの有効性を実証する。 特に,Galaxea Open-World Datasetとともに,シングル・エボディメント・プレトレーニングのステージが,強力なパフォーマンスを達成する上で重要な役割を担っていることがわかった。

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