GPT-6 AstraがUnitree G1で台所片付け

HomeBodyは、専用の学習済み層なしに汎用視覚言語モデルがどこまでロボットを制御できるかを試すものだ。ロボットはまず部屋を探索し、NvidiaのIsaac Sim（ロボット向けシミュレーション環境）内にデジタルツインを構築、物体と位置を空間メモリに記録する。これにより視界から外れた後でも物品を見つけられる。台所の片付けのようなタスクでは、言語モデルが各ステップを計画し、エラー時に自己修正する。

これまでのベンチマークでGPT Astraの空間推論が大幅に向上していることは示されており、別のベンチマークではAstraがロボットを制御する際の安全問題も指摘された。OpenAIは個人向けを含むロボティクス再参入計画も発表している。HomeBodyは言語モデルが実機ロボットの動作を駆動できることを示し、この流れに沿うものだ。

実用面での成果は、レイテンシー、指サーボの過熱、高い計算コストを下げられるかどうかにかかっている。ロボティクス研究者にとってGitHubのコードは言語モデル直接制御を試す手段となるが、これらの課題が解決するまで日常的な家庭利用は遠い。