Xiaomi-Robotics-1은 10만 시간 이상의 실제 환경 조작 궤적 (manipulation trajectories)을 통해 학습된 로봇 파운데이션 모델 (robot foundation model)입니다. 이는 미지의 환경에서 즉각적인 모바일 조작 (mobile manipulation)이 가능하고 새로운 작업에 효율적으로 적응할 수 있도록 설계된 시각-언어-행동 (Vision-Language-Action, VLA) 모델입니다. XR-1은 대규모 언어 모델 (Large Language Models, LLM)에서 영감을 받은 2단계 학습 패러다임을 따릅니다. 즉, 광범위한 학습을 위한 사전 학습 (pre-training)과 정렬 (alignment)을 위한 사후 학습 (post-training) 단계로 구성됩니다. 이는 사전 학습의 스케일링 법칙 (scaling behavior)이 사후 학습을 통해 실제 로봇 성능으로 안정적으로 전이되며, 포화 (saturation)의 징후가 없음을 보여줍니다. XR-1은 사전 학습된 VLM (Qwen3-VL)을 Mixture-of-Transformers (MoT)를 통해 Diffusion-Transformer (DiT)와 결합합니다. DiT는 VLM과 레이어 수 (layer count)는 동일하게 맞추되, 더 빠른 추론 (inference)을 위해 더 작은 은닉층 크기 (hidden size)를 사용합니다.

HuggingFace: https://huggingface.co/collections/XiaomiRobotics/xiaomi-robotics-1
GitHub: https://github.com/XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-1
Paper: https://arxiv.org/abs/2607.15330
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