論文の概要: Vesta: A Generalist Embodied Reasoning Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20905v1
- Date: Thu, 18 Jun 2026 20:01:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-26 12:04:33.607888
- Title: Vesta: A Generalist Embodied Reasoning Model
- Title（参考訳）: Vesta: 汎用的な推論モデル
- Abstract要約: 一つの基礎モデルに機能を統合する統一的なエンボディ・ジェネリストであるVestaを紹介します。
提案手法は,空間的接地と単純なマルチモーダルメモリハーネスを誘導する多種多様で大規模なコーパスを組み合わせたものである。
私たちの研究は、ひとつのジェネラリストがスペシャリストを組み合わせるよりも、実現可能で、スケーラブルで、間違いなく好都合な選択肢であることを実証しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 149.6473783208929
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Robots operating in open-world environments must seamlessly integrate localization, spatial reasoning, navigation, and long-horizon planning. While specialist models excel at individual tasks, deploying a multi-model stack is computationally expensive and prone to cascading errors. We present Vesta, a unified embodied generalist that consolidates these capabilities into a single foundation model. Our approach combines a diverse and massive curated corpus designed to induce spatial grounding and a simple multimodal memory harness that enables reasoning over extended time horizons. Across diverse benchmarks, Vesta on average beats individual SOTA baselines by >$20\%$ and beats an ensemble of per-category-best baselines by $>10\%$ -- thus demonstrating that a generalist model can match or exceed specialists. On real-world robotic tasks requiring memory and reasoning, Vesta improves task success by >35\%. Our work thus demonstrates that a single generalist is a feasible, scalable, and arguably preferable alternative to combining specialists.
- Abstract（参考訳）: オープンワールド環境で動作するロボットは、局所化、空間推論、ナビゲーション、長期計画をシームレスに統合する必要がある。
専門的なモデルは個々のタスクで優れているが、マルチモデルスタックのデプロイは計算コストが高く、エラーをカスケードする傾向がある。
私たちはこれらの能力を単一の基礎モデルに統合する統一的なエンボディ・ジェネリストであるVestaを紹介します。
提案手法は,空間的接地を誘導する多種多様なキュレートコーパスと,時間的地平線上の推論を可能にするシンプルなマルチモーダルメモリハーネスを組み合わせたものである。
さまざまなベンチマークにおいて、平均的なVestaは個々のSOTAベースラインを20 %以上上回り、カテゴリごとのベストベースラインのアンサンブルを10 %以上上回ります。
メモリと推論を必要とする現実世界のロボットタスクでは、Vestaはタスクの成功を35\%改善する。
私たちの研究は、ひとつのジェネラリストがスペシャリストを組み合わせるよりも、実現可能で、スケーラブルで、間違いなく好都合な選択肢であることを実証しています。
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