Light REACT 是我们在控制层面迈向规模化部署的第一步。它通过基于 Transformer 的全身上下文学习,从近期交互中判断外力、硬件受损和环境约束对身体的影响,并调整全身动作,恢复移动能力。经过专用教师训练、多教师蒸馏与偏好对齐,机器人在身体条件允许时优先起身并直立运动,无法直立时则以爬行继续移动,减少人工干预与任务中断。
LightNav-0 是我们首个通用导航大脑,在多样的机器人本体、任务与场景中展现零样本泛化能力。其背后是可扩展对齐(scalable alignment):由 Real2Sim2Real 数据引擎将 2,000+ 个真实场景转化为 4,000+ 小时的仿真导航经验。
从少量人类动作出发,在物理仿真中修正接触,再扩展为适应不同地形的参考轨迹。行走与全身技能最终整合为一个深度视觉策略,在 Lightbot 0 上运行,无需运行时参考轨迹或技能标签。