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Dyna Robotics 推出新型机器人基础模型 DYNA-2
Dyna Robotics 周一推出了一款新的机器人基础模型 DYNA-2，据称该模型基于超过一百万小时的人类视频进行训练，未使用任何机器人数据。这家美国公司认为，这种方法有助于解决限制通用机器人普及的成本问题。
为什么机器人开发者总是缺乏训练数据？
DYNA-2 旨在解决构建通用机器人时的一个常见问题：获取足够的数据。大多数机器人通过远程操作学习，即人类引导机器人完成数小时的任务。问题在于这种方法速度慢、成本高且难以扩展，限制了这些系统的发展水平。
推特内容
今天我们推出 Dyna-2，这是一个基于一百万小时人类视频预训练的世界-动作模型。在此规模下，我们首次发现了几个新的规模定律：• 世界-动作模型在人类数据上展现出规模定律，跨越四个数量级，从1000小时开始……（2026年8月10日）
Dyna 的解决方案
Dyna 的解决方案是在训练过程中不涉及机器人。DYNA-2 仅使用以自我为中心的人类视频进行训练，即从人类视角记录他们与物体互动的画面。该公司表示，这相当于约170年的连续经验。联合创始人 Jason Ma 解释说：“动作数据稀缺，但视频无处不在。”他认为物理直觉可以直接从人类视频中学习，而无需在机器人手臂上花费数百万小时。
高精度制造任务中的成功
在高精度制造任务中，成功率从20%提升至80%到90%之间。Dyna 将此归功于预训练的规模。在15个基准任务中，使用更多人类视频训练的模型始终优于使用较少人类视频训练的模型。
Dyna 的世界-动作模型有何不同？
Dyna 的独特之处在于其架构。DYNA-2 不是视觉语言模型，而是一个基于视频生成的世界-动作模型。在预训练期间，它同时预测下一帧视频和下一个动作。Dyna 表示，这种双重目标使模型具有内部接触物理和空间推理能力。该公司希望来自人类视频的知识能够迁移到不同的机器人上，例如固定臂、人形原型和灵巧手，尽管这些设备在预训练中并未使用。
快速适应新平台
适应新平台只需几小时的微调，而不是几周的数据收集。例如，Dyna 报告称，仅需13分钟的数据就能教会机器人手拧开瓶盖。
Dyna 计划将方法扩展到1000万小时
Dyna 已经在现实场景中部署了机器人，这使其与其他机器人公司不同。据报道，DYNA-1 机器人正在酒店、餐厅、洗衣店（包括健身房）中使用。该公司由 Lindon Gao、York Yang 和 Jason Ma 共同创立，他们此前曾在 DeepMind 工作。Dyna 表示，计划将同样的方法推广到1000万小时的视频，他们认为这是一个数据收集问题，而非机器人车队建设问题。
