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Robotics — Chinese web discovery·· 3 days agoSignalEditorial score75

Apple Unveils HALO Humanoid Robot Research Using Unitree G1 Body and Mac mini M4 Pro

苹果罕见公布人形机器人进展,宇树G1背着一台跑千问的Mac mini

Summary

Apple's research team has published details on the HALO project, a humanoid robot system that uses a Unitree G1 body powered by a Mac mini M4 Pro running Alibaba's Qwen models. The system demonstrates autonomous capabilities in six unseen real-world environments, achieving an average success rate of 91% across 360 tests for tasks such as sitting and pushing boxes. The project relies on synthetic data generation using motion diffusion models and procedural scene creation to overcome the traditional data bottleneck of teleoperation, rather than collecting human-teleoperated datasets.

Source: Robotics — Chinese web discovery · Read original article ↗

English translation unavailable. Choose the original article to read it.

What the source reports

Publisher-reported claims, with original evidence. These results have not been independently verified by RoboSignal.

Control
Reported autonomousOpen source S6

Reported numbers

  • training hours

    300 hours

    View original evidence
    团队在约 1000 个程序生成的房间里做出了 16.3 万条、近 300 小时 的配对样本,数据规模只受算力限制。
    Open source S21
  • training hours

    9 hours

    View original evidence
    论文里还提到,仅生成 SIT(坐下)一个技能的 5 万条样本,就用了 250 张 H100 GPU 跑了 9 个小时;全部 1178 个房间的生成用了约 300 张 GPU、26 个小时。
    Open source S22
  • training hours

    26 hours

    View original evidence
    论文里还提到,仅生成 SIT(坐下)一个技能的 5 万条样本,就用了 250 张 H100 GPU 跑了 9 个小时;全部 1178 个房间的生成用了约 300 张 GPU、26 个小时。
    Open source S22
  • paper: not_reported
  • code: not_reported
  • weights: not_reported
  • dataset: not_reported
Source excerpts and review record

Automatically extracted; no manual editorial approval recorded.

这套看起来有点混搭的系统,已经能够让机器人自主走进陌生家庭,找到椅子坐下、钻过桌底、推走箱子。

Open source S6

研究团队用几百张 GPU,在上千个虚拟家庭中批量生成机器人的动作和视觉数据,再把学到的技能直接搬进现实世界。

Open source S9

一条常见的数据样本里,既要有它听到的指令和第一视角画面,也要有完成任务时全身关节怎么动的记录。

Open source S13

在 100 个没见过的模拟房间里,坐椅子的成功率从只用 1 个房间训练时的 43%,涨到用 100 个房间时的 81%。

Open source S24

最近,苹果研究团队公开了一项名为 HALO 的人形机器人研究,直接用宇树 G1 当身体,后背绑着一台 Mac mini M4 Pro,里面运行的还是阿里的千问模型。

Open source S5

团队在约 1000 个程序生成的房间里做出了 16.3 万条、近 300 小时 的配对样本,数据规模只受算力限制。

Open source S21

论文里还提到,仅生成 SIT(坐下)一个技能的 5 万条样本,就用了 250 张 H100 GPU 跑了 9 个小时;全部 1178 个房间的生成用了约 300 张 GPU、26 个小时。

Open source S22

Source:Robotics — Chinese web discovery · news.qq.com

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