Runway a publié Praxis-1, son modèle de contrôle robotique, avec ses paramètres appris (poids) et son code sous licence Apache 2.0, afin que les développeurs et les chercheurs en robotique puissent le télécharger, l’adapter et l’utiliser à des fins commerciales.
Présenté pour la première fois en septembre, Praxis-1 a été testé avec les partenaires du lancement Noble Machines, Standard Bots et Ultra sur un robot humanoïde, un bras industriel et un robot d’entrepôt à deux bras. Runway qualifie Praxis-1 de « modèle d’action du monde ». Il apprend à partir de grandes quantités de vidéos comment les objets et les tâches évoluent au fil du temps.
Il prédit ensuite simultanément les vidéos et les actions des robots. Le modèle compte 27 milliards de paramètres et est disponible sur GitHub et Hugging Face. Il est fourni avec des outils permettant de l’exécuter et de l’adapter davantage, soit par réglage fin complet, soit avec LoRA.
Runway indique que les développeurs peuvent adapter une version enregistrée du modèle à différents robots, caméras et tâches. Toutefois, le modèle doit encore être ajusté en fonction du matériel ou du domaine d’utilisation. Runway rapporte que Praxis-1 a obtenu un score de 46,2 % sur 1 200 épisodes du benchmark RoboLab-120 de NVIDIA, devançant plusieurs concurrents nommés dont les poids sont accessibles au public.
Runway fait également état d’un score de 80 % sur SimplerEnv, après avoir adapté Praxis-1 à l’aide du robot RT-1 de Google. Selon Runway, le robot RT-1 de Google ne figurait pas dans les données d’entraînement de Praxis-1. Ces chiffres de performance ont été communiqués par Runway.
La publication rend le modèle accessible, mais ne permet pas, à elle seule, de savoir dans quelle mesure il fonctionnera avec d’autres robots ou pour des tâches du monde réel.