RynnUnify: 로봇 제어까지 아우르는 통합 embodied AI 모델

핵심 요약

• RynnUnify는 영상-언어 추론을 통해 embodied 이해와 장기 시각 계획을 결합한 160억 파라미터 통합 모델이다.
• 공간 추론, 물리 예측, 그라운딩 능력으로 물리 세계에 대한 이해와 변화 예측을 연결한다.
• 강화학습으로 에이전트 확장 버전을 개발했으며, 관찰되지 않은 상태와 상호작용 결과 추론을 위해 영상 예측을 선택적으로 활용한다.
• RynnUnify 전체 모델의 월드-액션 확장으로 로봇 제어를 가능하게 했다.
• 장기 시각 계획(Rynn-VP)과 예측 추론(Rynn-GEU) 평가 지표를 새로 개발했다.
• 통합 멀티모달 모델 중 가장 높은 embodied 이해 점수를 달성했고, Cosmos 3 Nano보다 Rynn-VP 점수를 9.75점 개선했다.
• 에이전트 확장이 직접 추론 대비 Rynn-GEU를 6.0점 개선했으며, 월드-액션 확장은 RoboCasa365 20가지 과제에서 51.5% 성공률을 기록했다.
• 실제 로봇 과제 3가지에서 평균 46.7% 성공률을 달성했다.