Runway开源Praxis-1及低延迟Fast版
先了解这件事
Runway发布并以Apache 2.0许可开源27B参数的世界动作模型Praxis-1，同时推出经研究团队优化的Praxis-1 Fast，中位延迟为73毫秒；代码、权重、技术报告和集成均已开放，可在用户自有硬件上运行和微调，Reactor的DROID、YAM端点API也已上线。 Praxis-1采用联合预测视频与机器人动作的MoE扩散Transformer架构。Runway称其在NVIDIA RoboLab-120上的成功率为46.2%；在Google此前未接触的RT-1机器人上微调后，SimplerEnv成绩为80.0%，原版RT-1策略为52.4%。上述基准及与GPT-6 Astra的速度、成本对比均来自Runway官方评测，尚无独立第三方验证。
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事件进展
2 个进展
- 11月11日 23:04 · 1 篇报道Praxis-1在SimplerEnv达到80.0%AGI Hunt：Runway：通用视频预训练让Praxis-1在SimplerEnv达到80%，超过RT-1
- 11月11日 23:04 · 8 篇报道Runway发布Praxis-1世界动作模型AGI Hunt：Runway 开放 Praxis-1 世界动作模型并开源权重
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- AGI HuntRunway 开源 Praxis-1 世界动作模型并登顶 WAM 机器人榜
Runway 将 Praxis-1 世界动作模型面向所有人开放，以 Apache 2.0 许可证发布开源权重，可在自有硬件上运行和微调。该模型将视频预训练转化为真实机器人的控制能力，前员工 leagerleavitt 转述称，机器人团队成立不到一年即登顶 WAM 排行榜，他曾参与项目早期工作。
- AGI HuntRunway 发布 27B MoE 世界行动模型 Praxis-1 及 Fast 版
Runway 发布 27B 参数 MoE 世界行动模型 Praxis-1，以及经研究团队优化的精简版 Praxis-1 Fast，其中位延迟为 73 毫秒。合作方 Reactor 宣布 Day 0 支持，Praxis-1 的 DROID 和 YAM 端点已在 Reactor API 上开放调用。
- AGI HuntRunway 发布 Praxis-1，机器人任务速度比 GPT-6 Astra 快 15.6 倍
Runway 官方宣布世界动作模型 Praxis-1，在同一工作站任务中驱动机械臂的速度比 GPT-6 Astra 快 15.6 倍，单任务成本低 51 倍。Praxis-1 仅使用不到 30 分钟的遥操作演示数据，便在 Noble Machines 机器人的全部 15 次仿真试验中完成任务。
- AGI HuntRunway：通用视频预训练让Praxis-1在SimplerEnv达到80%，超过RT-1
Runway表示，采用通用视频预训练的Praxis-1在SimplerEnv基准取得80.0%的成绩，超过原版RT-1策略的52.4%。该结果来自在Google从未见过的RT-1机器人上微调后的评测；Runway认为，普通视频可帮助模型学习物体运动、手部动作和任务进程，为新本体训练提供数据基础。
- AGI HuntRunway 开源 27B 世界动作模型 Praxis-1，登顶 NVIDIA RoboLab-120
Runway 发布并以 Apache 2.0 开源 27B 世界动作模型 Praxis-1，在 NVIDIA RoboLab-120 榜单以 46.2% 成绩位列第一，高于 π0.5 的 28.0% 和 GR00T N1.6 的 7.3%。
- AGI HuntRunway 开源 Praxis-1：27B 视频动作模型登顶机器人榜
Runway 发布并开源 27B 参数的 Praxis-1，一款联合预测视频与机器人动作的 MoE 扩散 Transformer。模型在 NVIDIA RoboLab-120 榜单以 46.2% 成功率排名第一，可实时控制 YAM 双臂机器人和 Franka 单臂机器人；使用不到 30 分钟数据即可适配 Noble Machines，代码、权重与集成均已开放。
- AGI HuntRunway 开放 Praxis-1 世界动作模型并开源权重
Runway 宣布 Praxis-1 正式向所有人开放，以 Apache 2.0 协议开源权重，可在自有硬件上运行与微调。该模型将视频预训练能力用于真实机器人控制，在 NVIDIA RoboLab-120 上取得 46.2% 的成功率，高于 π0.5 的 28.0% 和 GR00T N1.6 的 7.3%。
- AGI HuntRunway 开源世界动作模型 Praxis-1，采用 27B MoE 扩散 Transformer 架构
Runway 发布并全面开源其首个世界动作模型 Praxis-1，采用 27B 参数的 MoE 扩散 Transformer 架构，同时预测视频与动作。模型权重以 Apache 2.0 许可开放，可自行运行和微调；Runway 称其在 RoboLab-120 上以 46.2% 成功率登顶，在未见过的 RT-1 机器人上微调后于 SimplerEnv 达到 80%。
- AGI HuntRunway 开源 Praxis-1 世界动作模型
Runway 发布并以 Apache 2.0 许可开源 Praxis-1 世界动作模型，将视频预训练成果用于真实机器人控制。模型支持在用户自有硬件上直接运行和微调，配图展示了双臂机器人操控手表与布料等物体。
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