Maum AI: робомодель PonderPounce-WM набрала 67,42% в RoboMME

Южнокорейская Maum AI объявила 1 ноября, что объединила свою базовую модель для роботов с «моделью мира», предсказывающей будущее состояние окружающей среды. Новая модель PonderPounce-WM, созданная исследовательской командой WoRV, показала в собственной оценке на глобальном бенчмарке RoboMME успешность 67,42% — это лучший результат компании.

Предыдущая версия, PonderPounce, в сентябре набрала в RoboMME 60,83% и, по данным компании, опередила Pi 0.5 американской Physical Intelligence и модель на базе Qwen-VL от Alibaba. Новая версия улучшила показатель на 6,59 процентного пункта всего за несколько недель.

Прогноз на 0,5, 1 и 2 секунды вперёд

Раньше модель выбирала следующее действие по текущей ситуации и информации о прошлых шагах. Теперь она ещё и предсказывает, как изменится обстановка через 0,5, 1 и 2 секунды после действия. Компания нацелилась на сложные задачи, где нужно помнить контекст: например, взять предмет, положение которого запомнено до того, как его закрыли, или перенести заданное число объектов и остановиться.

Чтобы вычисления не задерживали движения робота, выбрана облегчённая архитектура: вместо генерации видео всей будущей сцены модель прогнозирует лишь ключевые визуальные признаки, нужные для решения.

В оценке асинхронного управления в реальном времени на физическом роботе результат составил 67,44%. По словам компании, высокая эффективность сохраняется, когда восприятие, решение и действие выполняются одновременно.

Цель — уровень человека к концу года

Maum AI планирует до конца года довести результат в RoboMME до человеческого уровня — 90,50%. Параллельно идут пилоты в производстве, логистике, сельском хозяйстве, строительстве и обороне; конкретные итоги обещают опубликовать ближе к концу года. Разработку поддержала программа министерства науки и ИКТ Кореи по передовым технологиям физического ИИ.

Технический директор Чхве Хонсоп заявил, что после добавления роботу способности «представлять» будущее производительность выросла, и команда продолжает улучшать модель, чтобы к концу года достичь в этом бенчмарке уровня человека.