ロボット
SO-101
Robometer 4B実機実験
Robometer 公式結果には SO-101 プラットフォームでの実機評価が含まれます。
報告された実験構成およびデータ収集手順に適用されます。
Robometer 4B
映像と言語からタスク進捗と成功を評価する事前学習済み報酬モデル。
Robometerによるロボット行動の評価・採点研究向け。
公開状況
- コード
- 公開アクセス
- モデルファイル
- 公開アクセス
モデルファイル
| ファイル | 取得方法 | 重みのライセンス |
|---|---|---|
| robometer/Robometer-4B | 取得方法 |
利用開始に必要なもの
- 実行環境とフレームワーク
- LeRobot / TransformersNVIDIA GPU · bfloat16
- デプロイ要件
- Python 3.10以降とNVIDIA GPUドライバー。推論HTTPサーバーは自己ホストです。
仕様概要
- モデル種別
- 報酬モデル
- バックボーン
- Qwen3-VL-4B
- 重みのパラメーター数
- 4.4503 B
- 入力
- 言語指示 / RGBカメラ画像
- 公開日
- 2026年3月2日
関連ロボット
評価結果
このバージョンまたは選択した重みの検証済み独立評価結果はありません。
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
RBM-EVAL · 分布外 ↗VOC ピアソン相関係数: 0.94
RBM-1M全体で学習し、分布外で報酬を評価。著者による丸め済み集計値。
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
RBM-EVAL · 分布外 ↗軌跡順位：Kendall tau: 0.64
RBM-1M全体で学習し、分布外で報酬を評価。著者による丸め済み集計値。
技術詳細
言語
英語
機能分類
報酬・進捗評価
パイプラインタスク
ロボット報酬モデリング
予測出力
タスク進捗と成功スコア
リソース
モデルカード
論文：Robometer: Scaling General-Purpose Robotic Reward Models via Trajectory Comparisons。arXiv:2603.02115、初回投稿日 2026-03-02。 Anthony LiangとYigit Korkmazは共同第一著者。Stephen Tu、Erdem Bıyık、Jesse Zhangは共同指導。論文に責任著者の指定はありません。 [arXiv](https://arxiv.org/abs/2603.02115) · [PDF v1](https://arxiv.org/pdf/2603.02115v1) · [Project](https://robometer.github.io/)
利用前に確認すること: 報酬スコアはモデル判断で、視点、タスク文言、分布変化に影響され、物理的安全信号ではありません。 重みやコードの公開は、そのままロボットで動作することを意味しません。必要な構成、データ、インターフェースを資料で確認してください。
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