RobotEra a publié le code et les poids de VPP2, un modèle qui prédit des séquences visuelles avant de produire les actions d’un robot. L’entreprise chinoise revendique la première place du classement RoboDojo-Sim avec un score de 39,26.
La publication du 9 octobre comprend un dépôt GitHub sous licence MIT, des points de contrôle pour RoboDojo et LIBERO, ainsi que les guides nécessaires à l’évaluation. Les poids sont hébergés sur Hugging Face et ModelScope.
Prédire la vidéo avant de commander le robot
VPP2 signifie Video Prediction Policy 2. Le système apprend d’abord à anticiper visuellement la suite d’une scène de manipulation. Cette représentation est ensuite transformée en un plan visuel à horizon fixe, puis reliée à un module qui génère les actions du robot.
Cette approche cherche à donner au modèle une représentation plus générale du mouvement et des conséquences d’une action. Au lieu de relier directement une image à une commande, VPP2 utilise la vidéo prédite comme étape intermédiaire. RobotEra affirme que cette structure améliore la généralisation sans entraînement supplémentaire sur chaque tâche.
Sur RoboDojo-Sim, le modèle obtient 39,26 points au classement général et un taux de réussite moyen de 32,26 %. Ces valeurs restent modestes en absolu, ce qui rappelle la difficulté des tâches évaluées. Elles placent néanmoins VPP2 en tête des pistes avec et sans agent au moment de l’annonce.
Du code, des poids et plusieurs bancs d’essai
Le dépôt couvre l’entraînement conjoint de la vidéo et des actions, l’export des points de contrôle, le service de la politique et l’évaluation en boucle fermée. Des configurations sont fournies pour RoboDojo, LIBERO, LIBERO-OOD et LIBERO-PRO.
RobotEra met notamment à disposition un module d’action de deux milliards de paramètres pour RoboDojo. L’équipe publie aussi les poids vidéo associés. Certaines briques de base et certains jeux de données conservent toutefois leurs propres licences, malgré la licence MIT appliquée au code du projet.
ROBOTERA’s VPP2 ranks #1 on RoboDojo.
— ROBOTERA (@ROBOTERA_global) October 9, 2026
Un résultat à confirmer sur du matériel réel
VPP2 reste avant tout un résultat de simulation et de benchmark. Un classement RoboDojo ne prouve pas encore la robustesse du système face aux variations d’éclairage, aux objets déformables ou aux erreurs mécaniques d’un robot physique.
L’ouverture du code rend néanmoins le résultat vérifiable. Des équipes extérieures peuvent reproduire les scores, tester les poids sur d’autres tâches et mesurer le coût matériel du modèle. La prochaine étape décisive sera une comparaison en conditions réelles, avec un protocole identique entre plusieurs politiques robotiques.
