論文の概要: Embodied-R1.5: Evolving Physical Intelligence via Embodied Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.11324v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 18:07:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-11 16:42:38.126282
• Title: Embodied-R1.5: Evolving Physical Intelligence via Embodied Foundation Models
• Title（参考訳）: Embodied-R1.5: Embodied Foundation Modelsによる物理的知能の進化
• Authors: Yifu Yuan, Yaoting Huang, Xianze Yao, Yutong Li, Shuoheng Zhang, Linqi Han, Pengyi Li, Jiangeng Sun, Wenting Jia, Zhao Zhang, Yuhao Liu, Ruihao Liao, Yucheng Hu, Qiyu Wu, Yuxiao Li, Zibin Dong, Fei Ni, Yan Zheng, Shuyang Gu, Yi Ma, Hongyao Tang, Han Hu, Jianye Hao,
• Abstract要約: Embodied-R1.5は統合されたEmbodied Foundation Model(EFM)であり、包括的エンボディド推論機能を統合する。 我々は15B以上のトークンからなる大規模データシステムを構築し、マルチタスクバランスのRLレシピを設計する。 8Bパラメータしか持たず、Embodied-R1.5 SOTAは24のVLMベンチマークのうち16で、Gemini-Robotics-ER-1.5やGPT-5.4といった主要なモデルを上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.96252564303143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Embodied-R1.5, a unified Embodied Foundation Model (EFM) that integrates comprehensive embodied reasoning capabilities, spanning embodied cognition, task planning, correction, and pointing, within a single architecture toward general physical intelligence. Leveraging three automated data construction pipelines to significantly expand the data coverage of critical capabilities, we build a large-scale data system of over 15B tokens, and design a multi-task balanced RL recipe to alleviate heterogeneous task conflicts. We further introduce a Planner-Grounder-Corrector (PGC) closed-loop framework that enables a single model to autonomously execute and self-correct over long-horizon tasks. With only 8B parameters, Embodied-R1.5 achieves SOTA on 16 out of 24 embodied VLM benchmarks, surpassing leading models like Gemini-Robotics-ER-1.5 and GPT-5.4. Benefiting from the internalized embodied capabilities, Embodied-R1.5 can be fine-tuned into a VLA with only a small amount of data, outperforming leading VLA models like $π_{0.5}$ across 4 popular manipulation benchmark suites. We further conduct extensive zero-shot real-robot experiments, validating performance in instruction following, affordance grounding, articulated object manipulation, and long-horizon complex tasks, demonstrating strong generalization to the physical world. We open-source model weights, datasets, training code, and EmbodiedEvalKit, an evaluation framework tailored for embodied tasks, to facilitate future research in EFMs.
• Abstract（参考訳）: Embodied-R1.5は,包括的具体的推論機能を統合した統合型 Embodied-R1.5 を単一アーキテクチャ内に導入する。 3つの自動データ構築パイプラインを活用して、重要な機能のデータカバレッジを大幅に拡張し、15B以上のトークンからなる大規模データシステムを構築し、不均一なタスク競合を軽減するために、マルチタスクバランスのRLレシピを設計します。 さらに,Planner-Grounder-Corrector (PGC) のクローズドループフレームワークを導入する。 8Bパラメータだけで、Embodied-R1.5は24の組込みVLMベンチマークのうち16のSOTAを達成し、Gemini-Robotics-ER-1.5やGPT-5.4といった主要なモデルを上回った。 Embodied-R1.5は、内部化されたエンボディ機能から恩恵を受け、少量のデータしか持たないVLAに微調整することができ、一般的な4つのベンチマークスイートにおいて、$π_{0.5}$のような主要なVLAモデルよりも優れています。 さらに、広範にゼロショット実ロボット実験を行い、インストラクションの追従、アベイランスグラウンド化、オブジェクト操作、長距離複雑なタスクを検証し、物理世界への強力な一般化を示す。 モデルウェイト、データセット、トレーニングコード、EmbodiedEvalKitをオープンソースとして公開しています。

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