RFM-1
코바리언트🇺🇸 미국Covariant Brain 계열
행동 생성 (VLA)발표일 2024.03가중치 비공개
물류 피킹 로봇 수년간의 실운영 데이터와 인터넷 데이터로 학습한 8B 멀티모달 any-to-any 로봇 파운데이션 모델. 2024년 8월 Amazon이 기술 라이선스 및 창업진 영입.
- 파라미터
- 8공식
- 제어 빈도
- —값 없음 (미공개이거나 아직 확인하지 못함)
- 적용 로봇
- —
- 벤치마크 결과
- —
B (10억 개)
Hz · 행동 출력 빈도
윙치키에 연결된 로봇
수록된 점수
한눈에 읽기
무엇인가
- 행동 생성 (VLA) — Vision-Language-Action. 영상과 지시를 받아 로봇의 팔·손 동작으로 바꾸는 AI.
- 발표일 2024-03
- 가중치 비공개 — 설명·결과만 공개됨
확인된 정보
- 사양 9개 항목 중 5개에 값이 있음
- 공식 공식 5개: 구조, 입력, 파라미터 (B), 학습용 데이터셋, 적용 로봇 형태
- 값 확인일 2024-03 · 값마다 출처는 아래 '구조와 학습' 표
확인이 필요한 정보
- 값 없는 기본 사양 (공개 자료에서 찾지 못함): 제어 빈도 (Hz)
- 수록된 로봇과의 연결 기록 없음 — 쓰이지 않는다는 뜻이 아니라 공개 자료에서 찾지 못했다는 뜻이에요
어떤 모델인가
RFM-1은 미국 물류 피지컬 AI 기업 Covariant가 2024년 3월 발표한 로봇 파운데이션 모델로, 창고 피킹 로봇이 물리 상황을 예측하고 사람과 언어로 소통하게 하는 것이 목적이다. 텍스트·이미지·영상·로봇 액션·센서 수치를 공통 토큰으로 바꿔 다음 토큰을 예측하는 8B 파라미터 any-to-any 트랜스포머다. 지시문과 이미지로 집기 동작을 만들고, 초기 이미지와 행동을 받아 미래 영상을 생성하는 월드 모델로도 쓰인다.
2017년부터 전 세계 고객 창고에 배치한 로봇이 모은 실운영 데이터와 대규모 인터넷 데이터를 함께 학습했으며, 회사 보도자료는 수집한 데이터가 수천만 궤적이라고 밝혔다. 영어로 집을 물체를 지시하거나 로봇이 집기 어려운 이유를 설명하고 도움을 요청하는 시연을 공개했지만, 회사는 발표 시점에 아직 고객 배치 전이었고 월드 모델 해상도(약 512×512, 약 5fps)가 낮아 작은 물체와 빠른 움직임을 잘 표현하지 못한다고 밝혔다. 2024년 8월 Amazon은 Covariant의 로봇 파운데이션 모델에 대한 비독점 라이선스를 받고 공동창업자들을 영입했다고 발표했다.
회사 공식 페이지와 논문을 바탕으로 정리했어요. 성공률·최초 같은 표현은 회사 발표예요.
구조와 학습
| 구조 | 멀티모달 any-to-any 시퀀스 트랜스포머(텍스트·이미지·비디오·액션·수치 토큰), 미래 영상 예측 포함공식 |
|---|---|
| 입력 | 이미지/비디오, 텍스트, 로봇 액션, 센서 수치공식 |
| 파라미터 (B) | 8공식 |
| 학습용 데이터셋 | 전 세계 창고에 배치된 Covariant 피킹 로봇의 실운영 데이터 + 인터넷 데이터공식 |
| 적용 로봇 형태 | 전 세계 고객 창고에 배치된 Covariant 피킹 로봇 스테이션공식 |