AGIBOTのGO-3 Preview、身体性AI3

AGIBOTはGO-3 Previewを、従来のGO-1、GO-2に続く次段階と位置づける。GO-1はViLLAフレームワークを導入し、GO-2は行動の連鎖的思考アプローチを先駆けた。新モデルはスケーリングを事前学習にとどめず、事後学習と導入後の学習にも広げる。AGIBOTはこれを全ライフサイクル・スケーリングと呼ぶ。

システムはモデルに2つの支援要素を組み合わせる。100台の実機ロボット群と物理シミュレーション、ワールドモデルを組み合わせたハイブリッド事後学習システムと、タスクの計画・実行・レビューの方法を標準化する身体性エージェントフレームワークだ。デモでは、ロボットが数時間卓上カーリングを練習して一般的な人間プレイヤーより高い勝率を達成したこと、実店舗のコンビニのロボットが人間の実演や手動調整なしにタスクの失敗を特定して戦略を調整したことをAGIBOTは挙げる。AGIBOTはこのコンビニでの結果を、物理世界における再帰的自己改善、すなわちPhysical RSIと表現する。

今回の発表の背景には同社の広範な事業がある。AGIBOTは、ヒューマノイドロボット、四足歩行ロボット、器用さを要するシステム、業務用清掃ソリューションに展開し、2026年9月に2万台目のロボットが生産ラインから出荷されたとしている。ベンチマーク首位と2026年末のオープンソース化計画は、社外でのモデル評価のあり方に影響を与えそうだ。