論文の概要: DM0: An Embodied-Native Vision-Language-Action Model towards Physical AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14974v1
• Date: Mon, 16 Feb 2026 17:59:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.493008
• Title: DM0: An Embodied-Native Vision-Language-Action Model towards Physical AI
• Title（参考訳）: DM0:物理AIに向けた身体的負の視覚-言語-行動モデル
• Abstract要約: 我々は,物理AI用に設計された身体的負の視覚・言語・アクション・フレームワークであるDM0を提案する。 当社の方法論は,事前トレーニング,中級トレーニング,ポストトライニングという,包括的な3段階のパイプラインに従っています。 RoboChallengeベンチマークの実験では、DM0はスペシャリストとジェネリリストの両方で最先端のパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.9072161615971
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Moving beyond the traditional paradigm of adapting internet-pretrained models to physical tasks, we present DM0, an Embodied-Native Vision-Language-Action (VLA) framework designed for Physical AI. Unlike approaches that treat physical grounding as a fine-tuning afterthought, DM0 unifies embodied manipulation and navigation by learning from heterogeneous data sources from the onset. Our methodology follows a comprehensive three-stage pipeline: Pretraining, Mid-Training, and Post-Training. First, we conduct large-scale unified pretraining on the Vision-Language Model (VLM) using diverse corpora--seamlessly integrating web text, autonomous driving scenarios, and embodied interaction logs-to jointly acquire semantic knowledge and physical priors. Subsequently, we build a flow-matching action expert atop the VLM. To reconcile high-level reasoning with low-level control, DM0 employs a hybrid training strategy: for embodied data, gradients from the action expert are not backpropagated to the VLM to preserve generalized representations, while the VLM remains trainable on non-embodied data. Furthermore, we introduce an Embodied Spatial Scaffolding strategy to construct spatial Chain-of-Thought (CoT) reasoning, effectively constraining the action solution space. Experiments on the RoboChallenge benchmark demonstrate that DM0 achieves state-of-the-art performance in both Specialist and Generalist settings on Table30.
• Abstract（参考訳）: インターネットで事前訓練されたモデルを物理的なタスクに適応するという従来のパラダイムを超えて、私たちは、物理AI用に設計されたEmbodied-Native Vision-Language-Action (VLA)フレームワークであるDM0を紹介します。 物理グラウンドリングを微調整後処理として扱うアプローチとは異なり、DM0は、オンセットから異種データソースから学習することで、具体的操作とナビゲーションを統一する。 当社の方法論は,事前トレーニング,中級トレーニング,ポストトライニングという,包括的な3段階のパイプラインに従っています。 まず,視覚言語モデル (VLM) を用いた大規模統合事前学習を行い,Webテキスト,自律運転シナリオ,具体的対話ログをシームレスに統合し,セマンティック知識と身体的事前知識を共同で獲得する。 次に、VLM上にフローマッチングアクションエキスパートを構築します。 DM0は、低レベルの制御で高レベルの推論を再現するために、ハイブリッドなトレーニング戦略を採用している: 具体化されたデータに対して、アクションエキスパートからの勾配は一般化された表現を維持するためにVLMに逆転されないが、VLMは非電子化されたデータでトレーニング可能である。 さらに,行動解空間を効果的に制約し,空間的連鎖(CoT)推論を構築するための身体的空間共有戦略を導入する。 RoboChallengeベンチマークの実験では、DM0はTable30のスペシャリストとジェネリストの両方で最先端のパフォーマンスを実現している。

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