Ant Group, LingBot-VLA 2.0 오픈소스 공개

Ant Group 산하의 Embodied AI 기업 Robbyant가 LingBot-VLA 2.0을 오픈소스로 공개했습니다. 이번 모델의 핵심은 복잡한 아키텍처 변경보다 **상대적 관절 동작(Relative Joint Actions)**을 사용하는 표현 방식의 선택이 성공률을 크게 높였다는 점입니다. 실험 결과, 정책을 절대적 타겟에서 상대적 타겟으로 전환하는 것만으로도 평균 성공률이 33.7%에서 55.0%로 21.3%p 상승했습니다.

주요 기술 사양:

• 통합 액션 벡터: 팔 관절, 말단 장치, 그리퍼, 12차원 데스크터러스 핸드, 허리, 머리, 모바일 베이스를 포함한 55차원 캐노니컬 액션 벡터 사용
• 범용성: 8-DoF 단일 암부터 32-DoF 휴머노이드까지 20종의 로봇 모델을 위한 단일 정책 학습
• 데이터셋: 약 60,000시간의 데이터(로봇 궤적 50,000시간 + 1인칭 시점 인간 비디오 10,000시간)로 사전 학습
• 모델 구조: DeepSeek-V3 스타일의 MoE(Mixture of Experts) 액션 전문가와 듀얼 쿼리 증류(Dual-query distillation) 기술 적용

해당 모델의 가중치와 코드는 모두 공개되어 있어, 다양한 로봇 환경에서 직접 테스트가 가능합니다.