14 ноября 2026 г.
GR00T 2: роботы справились с 95% попыток после дообучения на примерах
NVIDIA переносит навыки между разными роботами и учит их по человеческим демонстрациям.
В тесте NVIDIA от 9 ноября на 50 задачах GR00T 2 справилась с 40% попыток без демонстраций на целевом роботе. После пяти примеров успешность достигла 95%.
Короткое дообучение. После одной демонстрации на задачу модель справлялась с 71% попыток. Для адаптации каждой задачи NVIDIA использовала менее трёх минут демонстрационных данных и 30 минут дообучения на одной RTX 5090.
Не хотите разбираться сами? Внедряем ИИ в ваш бизнес: задачи без лимита, одна цена в месяц, отмена в любой момент.
GR00T 2 получает кадры с камер, инструкцию и состояние робота. Модель одновременно предсказывает будущие изображения и движения, а отдельные модули переводят общий план в команды конкретной машине. В лабораторном испытании Dexter укладывал фильтровальную бумагу в воронку и смачивал её с успешностью 65%, обучившись этой задаче только по человеческим демонстрациям.
Агент планирует действия. Без рассуждающего ИИ-агента робот YAM собирал игрушечные машины и самолёт в 71–84 попытках из 100. С агентом, который разбивал работу на этапы и следил за прогрессом, результат вырос до 97–98 попыток из 100.
Облегчённая GR00T 2 Turbo уже управляет гуманоидом Unitree G1 на бортовом компьютере Jetson Thor. Медианная задержка прогноза составляет 124 мс. NVIDIA продемонстрировала приготовление попкорна и уборку столовой.
Для работы с обучающими данными NVIDIA уже опубликовала на Hugging Face PhysicalAI-Human-1M-100K со 100 000 часов видео от первого лица.
NVIDIA обещает опубликовать код GR00T 2 в декабре 2026 года.
Первоисточник