Runway推机器人模型Praxis-1，互联网视频预训练效果接近专业数据

Runway 发布机器人模型 Praxis-1，尝试把训练 AI 视频模型的能力用到真实机器人上。该模型先从大量普通视频中学习物体如何运动、人如何完成任务，再把这些经验转成机器人的动作。

互联网视频预训练与专业数据结果接近

Runway 做了一项物体放置测试。使用互联网视频预训练后，机器人的平均误差为 16.1 厘米；改用专门采集的机器人遥操作视频，平均误差为 16.0 厘米。测试共进行了 93 组评估，两种训练方式的结果几乎打平。

按 Runway 的设想，如果这一路线还能继续扩大，机器人训练中最稀缺的数据来源可能会增加几个数量级。相比之下，真人遥控机器人采集数据需要设备、场地和人工，而普通视频已经广泛存在于互联网。

已在多种机器人上测试

Runway 表示，Praxis-1 已经在 Noble Machines、Standard Bots 和 Ultra 的多种机器人上测试，覆盖机械臂、双臂机器人和移动机器人。Runway 还展示了同一套策略从工作室切换到厨房后继续执行任务。

目前，Praxis-1 只开放早期测试申请。模型权重计划在未来几个月公开，参数量和更完整的独立评测暂未公布。