Mô hình GR00T 2 của Nvidia dạy robot một việc qua năm lần làm mẫu, thành công 95%

Mô hình robot mới GR00T 2 của Nvidia được thiết kế để học một công việc chân tay chỉ qua vài lần làm mẫu, thay vì phải trải qua một chiến dịch huấn luyện kéo dài. Cho mô hình xem nhiệm vụ một lần, theo các thử nghiệm riêng của Nvidia, phần lớn thời gian nó đã thực hiện đúng. Cho xem thêm vài lần, nó hiếm khi mắc lỗi. Điều này quan trọng bởi việc dạy cánh tay robot một công việc mới thường đòi hỏi phải điều khiển nó làm đi làm lại từng động tác từ xa — khâu tốn thời gian và chi phí nhất khi đưa robot vào làm việc.

Nvidia gọi GR00T 2 là mô hình hành động thế giới mở. Đây là một dạng AI quan sát khung cảnh, dự đoán chuyển động của mình sẽ làm thay đổi khung cảnh ấy ra sao rồi hành động. Mô hình vận hành trên các mô hình thế giới Cosmos của Nvidia và được huấn luyện bằng sự kết hợp giữa dữ liệu ghi lại từ robot và hình ảnh con người. Trong đó có một thư viện video góc nhìn thứ nhất ghi lại cảnh mọi người sử dụng đôi tay, được Nvidia phát hành dưới dạng mã nguồn mở.

Các con số này dựa trên đợt đánh giá 50 nhiệm vụ thao tác của Nvidia. Không được xem mẫu riêng cho từng nhiệm vụ, GR00T 2 vẫn hoàn thành ít nhất một lần 40 trong số 50 nhiệm vụ. Khi được xem một lần làm mẫu cho mỗi nhiệm vụ, tỷ lệ thành công trung bình đạt 71%; với năm lần, con số tăng lên 95%. Nvidia cho biết mô hình có thể quan sát một người thực hiện công việc rồi chuyển kỹ năng đó sang một thân robot khác mà không cần bất kỳ dữ liệu hình ảnh nào từ robot. Các tác tử AI cũng có thể gọi mô hình thông qua API để kết hợp nhiều kỹ năng và khắc phục tình huống khi một bước thực hiện thất bại.

Một số khả năng được công bố đã có những đơn vị thử nghiệm ban đầu. Foxconn của Đài Loan đang ứng dụng GR00T 2 vào tự động hóa nhà máy sản xuất máy chủ; Siemens đánh giá mô hình trong nhiều công việc công nghiệp; còn Nexuni thử nghiệm mô hình trong việc xử lý quần áo giặt. MicroAGI đã huấn luyện bổ sung mô hình bằng phương pháp học tăng cường để cánh tay robot có thể thay dây cáp Ethernet.

Cùng với mô hình, Nvidia phát hành Isaac Lab 3.0, bộ khung mã nguồn mở mà các nhà nghiên cứu dùng để huấn luyện robot trong môi trường mô phỏng trước khi mạo hiểm đưa phần cứng thật vào thử nghiệm. Khả năng kết nối chặt chẽ hơn với Newton, một công cụ mô phỏng vật lý mở, cho phép mô phỏng các vật liệu mềm oặt như dây cáp và vải, cũng như bàn tay robot có nhiều khớp. Trong một bài kiểm tra tiêu chuẩn về thao tác bằng tay, Nvidia ghi nhận thông lượng huấn luyện cao hơn tới 2,5 lần so với Isaac Lab 2.3 trước đó. Trên thực tế, điều đó có nghĩa là có thể chạy nhiều lượt thực hành hơn trong cùng một khoảng thời gian tính toán.

Cần lưu ý một số giới hạn. Các tỷ lệ thành công là số liệu do Nvidia tự đo lường, còn việc hoàn thành một nhiệm vụ “ít nhất một lần” khác xa với khả năng làm việc đó suốt cả ngày trên dây chuyền nhà máy. Những vị trí trong top ba mà GR00T 2 đạt được trên các bảng xếp hạng robot như RoboCasa365, RoboLab, RoboDojo và MolmoSpaces cũng là tuyên bố của Nvidia, phần lớn dựa trên mô phỏng. Nvidia mô tả mô hình là mở, nhưng tại thời điểm bài viết được thực hiện, trọng số của mô hình vẫn chưa xuất hiện trên các trang GitHub hay Hugging Face của công ty; phiên bản mới nhất có thể tải xuống ở đó vẫn là GR00T N1.7. Người tiêu dùng cũng chưa có sản phẩm nào để mua. Đây là bộ công cụ dành cho các nhà sản xuất robot và phòng thí nghiệm, chứ không phải robot gia dụng.

Với những người không làm việc trong phòng thí nghiệm nghiên cứu, thay đổi này sẽ dần xuất hiện ở robot trong kho hàng, nhà máy và ngành dịch vụ — những robot cần ít người hướng dẫn sát sao hơn trước khi bắt tay vào việc. Vì các công cụ được phát hành dưới dạng mã nguồn mở và đăng tải trực tuyến, các phòng thí nghiệm cùng startup ở bất cứ đâu cũng có thể sử dụng, từ đối tác của Nvidia tại Hàn Quốc như RLWRLD cho đến các trường đại học ở châu Âu và Mỹ Latinh.

Nvidia giới thiệu GR00T 2 và Isaac Lab 3.0 vào ngày 9 tháng 11 năm 2026, tại Conference on Robot Learning ở Austin, Texas. Bản xem trước dành cho nhà phát triển của Isaac Lab-Arena 0.4, công cụ kiểm tra các chính sách điều khiển robot trên hàng nghìn biến thể, cũng ra mắt cùng thời điểm, bên cạnh hai bộ tiêu chuẩn mở mới là DexBench và VABAR, được xây dựng để đo lường khả năng xử lý các nhiệm vụ công nghiệp của robot. Nvidia chưa công bố thời điểm đưa trọng số GR00T 2 lên các trang tải xuống công khai.

Thẻ: nvidia, robot, robot hình người, Foxconn, GR00T 2, Isaac Lab