Octo Model Team Octo

2024-05-20 · Éditeur : Octo Model Team (Berkeley, Stanford, CMU, Google DeepMind) · Domaine : Robotique

Une équipe académique menée par Berkeley publie Octo, une politique robotique généraliste ouverte, entraînée sur 800 000 trajectoires du jeu de données Open X-Embodiment et adaptable en quelques heures sur un GPU grand public.

### Ce qui change Le 20 mai 2024, l'« Octo Model Team », qui réunit des chercheurs de l'université de Californie à Berkeley, de Stanford, de Carnegie Mellon et de Google DeepMind, publie Octo, une politique robotique généraliste en source ouverte. L'objectif est de fournir un point de départ commun que chaque laboratoire peut adapter à son propre robot. ### Caractéristiques - **Architecture** : un grand transformeur qui prend en entrée des images, une consigne en langage naturel ou une image objectif. - **Données** : 800 000 trajectoires issues du jeu de données Open X-Embodiment, le plus grand corpus de manipulation robotique disponible à l'époque. - **Adaptation** : ajustement fin à de nouveaux capteurs et à de nouveaux espaces d'action en quelques heures sur des GPU grand public. - **Évaluation** : expériences sur 9 plateformes robotiques différentes, selon l'article. - **Licence** : code et poids publiés sous licence MIT. ### Pourquoi c'est important Octo montre qu'une politique pré-entraînée sur des données hétérogènes peut servir d'initialisation à des robots très différents. Il ouvre la voie aux modèles ouverts qui suivront, comme OpenVLA quelques semaines plus tard. ### À retenir Octo est l'une des premières briques ouvertes de la robotique généraliste : un modèle de départ gratuit, documenté et adaptable, plutôt qu'un modèle spécialisé par tâche.

Tags : Politique généraliste, Open Source, Open X-Embodiment, Manipulation