Openpi Comet：2025 BEHAVIORチャレンジ競技会ソリューション

要旨

2025年BEHAVIORチャレンジは、シミュレーション環境における物理エージェントによる長期的タスク解決への進捗を厳密に追跡することを目的としています。BEHAVIOR-1Kは、人々がロボットに支援を最も求める日常的な家事タスクに焦点を当て、現実的な設定における長期的な移動マニピュレーションの課題を導入し、現在の研究と実世界の人間中心アプリケーション間のギャップを埋めるものです。本報告書は、2025年BEHAVIORチャレンジにおいて僅差で2位となった我々のソリューションについて述べます。このソリューションは他の提出物を大幅に上回る性能を示しました。π_{0.5}を基盤として、トレーニング技術とデータの効果を体系的に検証することでソリューションを構築することに注力しました。注意深いアブレーション研究を通じて、競争力のある性能を達成するための事前学習と事後学習におけるスケーリングの効果を実証します。強力な基盤モデルを複雑な具体化AIシナリオに適応させる際に、広範な具体化AIコミュニティにとって実践的な示唆を提供することを期待し、我々の実用的な教訓と設計上の提言をまとめます。

English

The 2025 BEHAVIOR Challenge is designed to rigorously track progress toward solving long-horizon tasks by physical agents in simulated environments. BEHAVIOR-1K focuses on everyday household tasks that people most want robots to assist with and these tasks introduce long-horizon mobile manipulation challenges in realistic settings, bridging the gap between current research and real-world, human-centric applications. This report presents our solution to the 2025 BEHAVIOR Challenge in a very close 2nd place and substantially outperforms the rest of the submissions. Building on π_{0.5}, we focus on systematically building our solution by studying the effects of training techniques and data. Through careful ablations, we show the scaling power in pre-training and post-training phases for competitive performance. We summarize our practical lessons and design recommendations that we hope will provide actionable insights for the broader embodied AI community when adapting powerful foundation models to complex embodied scenarios.

Openpi Comet：2025 BEHAVIORチャレンジ競技会ソリューション

Openpi Comet: Competition Solution For 2025 BEHAVIOR Challenge

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