LocoFormer

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LocoFormer ist Skild AIs allgemeine Fortbewegungspolicy für bein- und radbasierte Roboter. Großes PPO-Training auf prozedural erzeugten Robotern und Transformer-XL-Gedächtnis ermöglichen Anpassung durch Interaktionsverläufe über mehrere Versuche.

Fortbewegungsforschung mit einer Policy für unbekannte Bauformen und veränderte Dynamik. Roboterzustandsverläufe liefern Zielgelenkpositionen in einem gemeinsamen Gelenkraum; kein Video-Sprach-Manipulationsmodell. Reale Go2/Go2-W-, G1- und H1-Demos sind von den zehn simulierten Morphologien in Tabelle1 getrennt. Few-Shot erlaubt fünf Sekunden vorherige Anpassung; erste Versuche können scheitern.28. September 2025 ist die erste arXiv-Offenlegung, kein bestätigter öffentlicher Gewichtsstart.

Status der Forschungsunterlagen

Fachartikel verfügbar

Zuletzt geprüft: 2026-11-07

Publikationen (1)

LocoFormer: Allgemeine Fortbewegung durch Anpassung mit langem Kontext

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LocoFormer: Generalist Locomotion via Long-context Adaptation

arXiv: 2509.23745DOI: 10.48550/arxiv.2509.23745
Autoren und Einrichtungen (3)

Autorenreihenfolge: Originalreihenfolge

  1. Min Liu

    Skild AI

  2. Deepak Pathak

    Skild AI

  3. Ananye Agarwal

    Skild AI

Erstveröffentlichung
2025-09-28
Neueste Revision
v1 · 2025-09-28
Konferenz / Zeitschrift
CoRL 2025

Abgedeckte Modellversionen

  • locoformer · LocoFormer

    Original LocoFormer generalist locomotion policy; simulation quantitative evaluation and separate real-robot demonstrations. Not S1 manipulation or a released public checkpoint.

Zugang und Verfügbarkeit

Veröffentlichungsangaben

QuelleGeprüft am · 2026-11-07

Erste Schritte

Anforderungen an die Feinabstimmung
Berichtetes Zero-Shot ohne Feinabstimmung/Neutraining; Few-Shot mit5s vorheriger Interaktion

Auf einen Blick

Modelltyp
Roboter-Basismodell
Backbone
Transformer-XL mit Beobachtungs-MLP und getrennten Actor-/Critic-MLP-Köpfen
Eingabe
Roboterzustandsverlauf
Veröffentlichung
28. September 2025
LocoFormer v1: genaue Versuchsbedingungen ↗

Skild AI / LocoFormer authors · Forschungsarbeit

Veröffentlicht: 2025-09-28 · Abgerufen: 2026-11-07

Quelleneinträge: 6

LocoFormer v1: genaue Versuchsbedingungen

Skild AI / LocoFormer authors · Forschungsarbeit

Veröffentlicht: 2025-09-28 · Abgerufen: 2026-11-07

LocoFormer v1: genaue Versuchsbedingungen

Skild AI / LocoFormer authors · Forschungsarbeit

Veröffentlicht: 2025-09-28 · Abgerufen: 2026-11-07

LocoFormer v1: genaue Versuchsbedingungen

Skild AI / LocoFormer authors · Forschungsarbeit

Veröffentlicht: 2025-09-28 · Abgerufen: 2026-11-07

LocoFormer v1: genaue Versuchsbedingungen

Skild AI / LocoFormer authors · Forschungsarbeit

Veröffentlicht: 2025-09-28 · Abgerufen: 2026-11-07

LocoFormer v1: genaue Versuchsbedingungen

Skild AI / LocoFormer authors · Forschungsarbeit

Veröffentlicht: 2025-09-28 · Abgerufen: 2026-11-07

Der Quellentyp bestätigt nicht die enthaltenen Aussagen.

Evaluationsergebnisse

Keine verifizierten unabhängigen Evaluationen für diese Version oder die ausgewählten Gewichte erfasst.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · G1 / Zero-Shot ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.96 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. G1 / Zero-Shot: 0.96 ± 0.16.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · H1 / Zero-Shot ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.98 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. H1 / Zero-Shot: 0.98 ± 0.12.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · GR1 / Zero-Shot ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.95 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. GR1 / Zero-Shot: 0.95 ± 0.21.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · TRON1 / Zero-Shot ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.87 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. TRON1 / Zero-Shot: 0.87 ± 0.31.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · BK-H / Zero-Shot ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.98 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. BK-H / Zero-Shot: 0.98 ± 0.11.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · A1 / Zero-Shot ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.92 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. A1 / Zero-Shot: 0.92 ± 0.26.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · Spot / Zero-Shot ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 1 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. Spot / Zero-Shot: 1.00 ± 0.06.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · AnyMal C / Zero-Shot ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.95 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. AnyMal C / Zero-Shot: 0.95 ± 0.22.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · TRON1-W / Zero-Shot ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.99 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. TRON1-W / Zero-Shot: 0.99 ± 0.07.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · Go2-W / Zero-Shot ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.97 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. Go2-W / Zero-Shot: 0.97 ± 0.16.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · Mittel über 10 Roboter / Zero-Shot ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.96 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. Mittel über 10 Roboter / Zero-Shot: 0.96 ± 0.19.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · G1 / 5 s Voradaptation ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.98 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. G1 / 5 s Voradaptation: 0.98 ± 0.11.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · H1 / 5 s Voradaptation ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.99 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. H1 / 5 s Voradaptation: 0.99 ± 0.08.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · GR1 / 5 s Voradaptation ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.99 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. GR1 / 5 s Voradaptation: 0.99 ± 0.09.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · TRON1 / 5 s Voradaptation ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.96 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. TRON1 / 5 s Voradaptation: 0.96 ± 0.18.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · BK-H / 5 s Voradaptation ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.99 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. BK-H / 5 s Voradaptation: 0.99 ± 0.09.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · A1 / 5 s Voradaptation ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.94 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. A1 / 5 s Voradaptation: 0.94 ± 0.23.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · Spot / 5 s Voradaptation ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 1 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. Spot / 5 s Voradaptation: 1.00 ± 0.05.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · AnyMal C / 5 s Voradaptation ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.96 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. AnyMal C / 5 s Voradaptation: 0.96 ± 0.19.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · TRON1-W / 5 s Voradaptation ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 1 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. TRON1-W / 5 s Voradaptation: 1.00 ± 0.04.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · Go2-W / 5 s Voradaptation ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.98 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. Go2-W / 5 s Voradaptation: 0.98 ± 0.10.

Evaluation des Herausgebers · Berichtet; nicht unabhängig reproduziert

LocoFormer: Simulation unbekannter Roboter · Mittel über 10 Roboter / 5 s Voradaptation ↗

Normalisierte Zielverschiebung [0,1]: 0.98 score

Autorenbericht aus Tabelle1, nicht unabhängig reproduziert. Zehn unbekannte zwei-/vierbeinige und radbasierte Roboter, je 1.000 Simulationsumgebungen mit rauem Gelände und breiter Domänenrandomisierung. Normalisierte Verschiebung zum zufälligen Ziel [0,1], keine prozentuale Erfolgsrate, Vollautonomie oder Hardwaremessung. Zero-Shot und fünf Sekunden Voradaptation getrennt. Angegebenen ±Term ohne angenommene Statistikdefinition bewahrt; kein öffentlicher Checkpoint identifiziert. Mittel über 10 Roboter / 5 s Voradaptation: 0.98 ± 0.13.

Technische Details

Funktionsbereich

Fortbewegungssteuerung

Vorhersageausgabe

Zielgelenkpositionen in einem gemeinsamen Gelenkraum

Modellkarte

Fortbewegungsforschung mit einer Policy für unbekannte Bauformen und veränderte Dynamik. Roboterzustandsverläufe liefern Zielgelenkpositionen in einem gemeinsamen Gelenkraum; kein Video-Sprach-Manipulationsmodell. Reale Go2/Go2-W-, G1- und H1-Demos sind von den zehn simulierten Morphologien in Tabelle1 getrennt. Few-Shot erlaubt fünf Sekunden vorherige Anpassung; erste Versuche können scheitern.28. September 2025 ist die erste arXiv-Offenlegung, kein bestätigter öffentlicher Gewichtsstart. Offiziell öffentliche Trainingssoftware, Gewichte, gehostete API und Modelllizenz sind nicht belegt; CC BY4.0 des Papers gewährt keine Code-/Gewichtsrechte. Tabelle1 misst normalisierte Zielverschiebung [0,1] in 1.000 Simulationsumgebungen je Roboter, keine prozentuale Erfolgsrate. Autorenberichte ohne unabhängige Reproduktion. Rechenintensives Training und handentworfener Aufgabenraum; plötzliche Bauformänderungen können Stürze oder Anpassungsfehler auslösen. Versuchsübergreifendes Gedächtnis garantiert weder ununterbrochene Fehlertoleranz noch Einsatzsicherheit. Manipulation und allgemeine Ganzkörperaufgaben sind nicht belegt. [Paper](https://arxiv.org/abs/2509.23745) · [Project](https://generalist-locomotion.github.io/)

Vor der Verwendung: Offiziell öffentliche Trainingssoftware, Gewichte, gehostete API und Modelllizenz sind nicht belegt; CC BY4.0 des Papers gewährt keine Code-/Gewichtsrechte. Tabelle1 misst normalisierte Zielverschiebung [0,1] in 1.000 Simulationsumgebungen je Roboter, keine prozentuale Erfolgsrate. Autorenberichte ohne unabhängige Reproduktion. Rechenintensives Training und handentworfener Aufgabenraum; plötzliche Bauformänderungen können Stürze oder Anpassungsfehler auslösen. Versuchsübergreifendes Gedächtnis garantiert weder ununterbrochene Fehlertoleranz noch Einsatzsicherheit. Manipulation und allgemeine Ganzkörperaufgaben sind nicht belegt. Verfügbare Gewichte oder Code belegen keine sofortige Roboterkompatibilität. Prüfen Sie Konfiguration, Daten und Schnittstellen in der Quelldokumentation.

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