Amap, la unidad de mapas y servicios locales de Alibaba, y el grupo ATH de Alibaba han lanzado Lambda-0, un modelo fundacional humanoide de cuerpo completo entrenado a partir de datos humanos en primera persona, en lugar de grabaciones de teleoperación de robots. La información se publicó el 24 de octubre de 2026 en un reportaje de Pandaily, recogido por AI Affairs. La idea central es cambiar la fuente del aprendizaje: en lugar de enseñar al robot solo con demostraciones hechas en el propio robot, el equipo usa registros de personas realizando tareas cotidianas.
Según el reportaje, el equipo recopiló 500 horas de vídeo, movimiento corporal y acciones de las manos de personas que usaban dispositivos de consumo en espacios cotidianos, sin ningún robot presente durante la recopilación. El entrenamiento se hizo en tres etapas: primero las interacciones con las manos, luego la coordinación de todo el cuerpo y, por último, el control de un humanoide. Para afrontar la diferencia entre el cuerpo humano y el cuerpo del robot, el método usa correspondencia de punto de vista y un ajuste que va de movimientos amplios a movimientos más finos, incluidos los errores en el punto en que las manos del robot entran en contacto con los objetos.
Las cifras divulgadas son del propio equipo y aún no se han reproducido de forma independiente, y deben leerse con esa salvedad. En siete tareas de cuerpo completo y manipulación móvil de mayor duración, el equipo reporta un 62,5% de éxito al transferir Lambda-0 a un Unitree G1 sin entrenamiento adicional específico para el robot, 22,5 puntos porcentuales por encima de la línea base más fuerte. En simulación, el equipo reporta cerca del 90% en el benchmark SIMPLE. Según el reportaje, el código está disponible en GitHub bajo licencia Apache 2.0, junto con un artículo en arXiv.
El interés práctico está en tareas que combinan locomoción y manipulación, como cruzar una sala cargando un objeto, que exigen caminar y manipular al mismo tiempo. Si el enfoque se confirma fuera del laboratorio, aprender de vídeos humanos podría reducir la recopilación costosa y lenta de demostraciones en robots físicos. Por ahora, sin embargo, lo confirmado es el lanzamiento reportado y los resultados presentados por el equipo, no una validación independiente ni un uso inmediato en hogares o fábricas.
Crédito de la imagen: Unitree G1 en una feria, foto de Sayanesy, CC0, vía Wikimedia Commons, reproducida en el índice de Humanoid Review. La imagen muestra el G1, la plataforma usada en las pruebas reportadas, no el modelo Lambda-0 en sí.
Fuentes: AI Affairs, com base em reportagem da Pandaily e Humanoid Review (índice de robôs humanoides, foto do Unitree G1).
Transparencia: este artículo se produjo con ayuda de inteligencia artificial, a partir del cruce de publicaciones públicas en X y de fuentes de internet. Consulta las fuentes originales para confirmar los detalles antes de compartirlo.
Muse
