論文の概要: Sigma: The Key for Vision-Language-Action Models toward Telepathic Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00783v1
• Date: Sun, 30 Nov 2025 08:37:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.418048
• Title: Sigma: The Key for Vision-Language-Action Models toward Telepathic Alignment
• Title（参考訳）: Sigma:テレパシーアライメントに向けたビジョン・ランゲージ・アクションモデルの鍵
• Authors: Libo Wang,
• Abstract要約: この研究は、単一の時間スケール4090で動作する「シグマ」と呼ばれるVLAモデルを構築し、訓練する。 この実験ではオフラインのクローズドループリプレイを採用し、Sigmaを未修正の純粋なpi05_base_baseモデルと比較した。 その結果、Sigmaはベクター、フラグメント、トラジェクター全体のMSEが安定的に低下していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.683951767728683
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To address the gap in humanoid robot cognitive systems regarding the lack of a time-updable mediating thought space between semantics and continuous control, this study constructs and trains a VLA model named "Sigma" that runs on a single RTX 4090. It uses the open-source pi05_base model as a foundation and preprocesses svla_so101_pickplace into a training dataset. The researcher independently designed an architecture for a vision-language-action model that combines deep semantic understanding and association to achieve telepathic communication. The training process involved repeated optimizations of data preprocessing, LoRA fine-tuning, and the inference-stage adapter. The experiment employed offline closed-loop replay, comparing Sigma with the untuned pure pi05_base_base model under data conditions. Results showed that Sigma exhibited a stable decrease in control MSE across vector, fragment, and entire trajectory timescales, while maintaining the telepathy norm and semantic-text alignment quality unchanged. It demonstrates that mind-responsive alignment control is quantified through an architecture that combines deep understanding of semantics and association without retraining the base model, which provides reproducible experience for semantic alignment and intention-driven behavior in humanoid robots.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,1つのRTX 4090上で動作する「シグマ」と呼ばれるVLAモデルを構築し,訓練する。 基盤としてオープンソースのpi05_baseモデルを使用し、svla_so101_pickplaceをトレーニングデータセットにプリプロセスする。 研究者は、テレパシー通信を実現するために、深い意味理解と関連性を組み合わせた視覚-言語-行動モデルのためのアーキテクチャを独立に設計した。 トレーニングプロセスには、データ前処理、LoRAファインチューニング、推論ステージアダプタの繰り返し最適化が含まれていた。 この実験では、オフラインのクローズドループリプレイを使用して、Sigmaをデータ条件下で未修正の純粋なpi05_base_baseモデルと比較した。 その結果、Sigmaはベクター、フラグメント、トラジェクタ全体のMSEを安定的に低下させ、テレパシー規範とセマンティックテキストアライメントの品質は変化しないことがわかった。 本研究は,人間型ロボットにおけるセマンティックアライメントと意図駆動行動の再現可能な体験を提供するベースモデルを再訓練することなく,セマンティックスとアライメントの深い理解を組み合わせたアーキテクチャを通じて,マインドレスアライメント制御が定量化されることを実証する。

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