論文の概要: Pretraining Knows What, Simulation Teaches How: Compositional Generalization in a Sim-Trained Robot Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.35817v2
• Date: Tue, 27 Oct 2026 16:21:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-28 21:04:31.367126
• Title: Pretraining Knows What, Simulation Teaches How: Compositional Generalization in a Sim-Trained Robot Agent
• Title（参考訳）: シミュレーションはどんなことを知っているのかを予知する:シミュレートされたロボットエージェントにおける構成的一般化
• Abstract要約: 我々はZAP(Zero-real Agent Policy)を紹介した。ZAP(Zero-real Agent Policy)は、シンプルなツールハーネスを用いてロボットを制御するために、小さな市販の視覚言語モデルを教えるレシピである。 本研究では,世界理解と推論をブートストラップするために,事前訓練された27Bパラメータモデルを用い,ロボットの動作の仕方を教えるために,シンプルなシミュレーションタスクの教師付き微調整とGRPOを行った。 ZAPは実世界のタスクで96.7%成功し、GPT-6 Astraを我々のハーネスでマッチングし、MomoAct2 VLA(33.3%)より優れ、GPT-6 Astraより3倍速く17倍安い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.22140960171382
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A robot policy needs to understand what a task is asking for in a scene, and how to move the robot to accomplish that task. To achieve these two skills, we introduce Zero-real Agent Policy (ZAP), a recipe that teaches a small off-the-shelf vision-language model to control a robot via a simple tool harness. We use a pretrained 27B parameter model to bootstrap world understanding and reasoning, followed by supervised fine-tuning and GRPO on simple simulated tasks to teach it how to move the robot. Without observing real-world robot data during training, ZAP reaches 96.7% success on real-world tasks, matching GPT-6 Astra in our harness and outperforming the MolmoAct2 VLA (33.3%), while running 3x faster and 17x cheaper than GPT-6 Astra. Furthermore, ZAP also generalizes to an unseen embodiment as well as new objects, goals and strategies never seen during training. On a single-arm Franka, ZAP reaches 55.9% on RoboLab-120, 4.9 percentage points ahead of the leading VLA/WAM baseline.
• Abstract（参考訳）: ロボットポリシーは、ある場面でタスクが求めているものを理解し、そのタスクを達成するためにロボットを動かす方法を理解する必要がある。 この2つのスキルを実現するために,ZAP(Zero-real Agent Policy)を紹介した。 本研究では,世界理解と推論をブートストラップするために,事前訓練された27Bパラメータモデルを用い,ロボットの動作の仕方を教えるため,簡単なシミュレートタスクにおける教師付き微調整とGRPOを行った。 トレーニング中に実世界のロボットデータを観察せずに、ZAPは実世界のタスクで96.7%成功し、GPT-6 Astraを我々のハーネスでマッチングし、MomoAct2 VLA(33.3%)を上回り、GPT-6 Astraより3倍速く17倍安く動作した。 さらに、ZAPは、トレーニング中に見たことのない新しいオブジェクト、ゴール、戦略だけでなく、目に見えない実施形態にも一般化している。 シングルアームのフランカでは、ZAPはロボLab-120で55.9%に達し、4.9%がVLA/WAMベースラインに先んじている。

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