LiberAIが世界行動モデルLiber-0を公開

2025年12月創業のLiberAIは、Liber-0をロボティクス向け基盤モデルの新世代に位置づけつつ、自社システムをあえてWorld Action Modelと呼ぶ。同社の中心的な賭けは、ロボットが収集した実演に比べて桁違いに大規模な人間の経験を、汎用ロボット操作の主要な学習資源にできるというものだ。

技術的な課題は、LiberAIが3つのギャップと呼ぶものの橋渡しにある。人間の記録映像とロボットのカメラの間の視覚ギャップ、通常の動画から推定した手の位置が不完全になり得る行動監督ギャップ、人間とロボットの身体間の身体性ギャップだ。これへの回答として、大規模な人間動画、ロボットの実演、手の姿勢と軌道を一人称・手首装着カメラ視点とともに記録する計測用グローブのデータを組み合わせる。グローブによる収集はすべての拠点にロボットを必要としないため、LiberAIは物理AIの学習データ源としてよりスケールしやすいと見ている。

LiberAIはLEOロボットも、器用なハンド、関節式の手首、調整可能な腰を備える設計とし、人間とロボットの動きの不要な差異を減らした。データグローブの将来の次元として触覚・力覚センシングも検討中で、2つの動きが見た目に同じでも接触と力で結果が大きく変わり得ると指摘する。長期的な目標は、蓄積された人間の経験から物理能力の汎用性を高め、新しい動作を教えるのに必要なロボット固有の実演データを減らすことにある。