Magic Atom belegt mit EchoPolicy-0 Platz eins bei MolmoSpaces
Robotik
Das Unternehmen Magic Atom hat mit seinem VLM-Agent-Framework EchoPolicy-0 den ersten Platz im Combined-Ranking von MolmoSpaces belegt, einem globalen Zero-Shot-Benchmark für verkörperte Intelligenz, der vom Allen Institute for AI (AI2) initiiert wurde. EchoPolicy-0 erreichte laut der Meldung eine durchschnittliche Erfolgsquote von 75,4 Prozent bei Roboter-Manipulationsaufgaben und deckte alle vier v1-Aufgaben des Benchmarks ab. In derselben Rangliste und Gruppe belegte das ebenfalls von Magic Atom entwickelte Framework MagicBrain mit 3,4 Milliarden Parametern Platz vier, mit einer durchschnittlichen Erfolgsquote von 72,4 Prozent und einer Greif-Erfolgsquote von 94,4 Prozent.
Der MolmoSpaces-Benchmark umfasst nach Angaben des Unternehmens mehr als 230.000 Inneneinweltumgebungen und etwa 130.000 Objektmodelle. Die vier von Magic Atom getesteten Aufgaben betreffen freies Greifen von Objekten, Interaktion mit Objekten mit Gelenken sowie mehrstufige Manipulationsaufgaben. EchoPolicy-0 durchlief auf den vier Operationsaufgaben insgesamt 3.915 vollständige Testläufe, MagicBrain ebenfalls 3.915 Läufe. MagicBrain belegte bei den Teilaufgaben Greifen (Pick-v1) und Greifen-und-Platzieren (Pick & Place-v1) jeweils Platz eins der jeweiligen Einzelranglisten. Die Angaben beziehen sich auf den Stand vom 13. Oktober 2026.
Der Leiter von MagicLab Studio, dem Forschungslabor von Magic Atom, erklärte laut der Meldung, man setze auf eine Schichtarchitektur für die 'verkörperte Großhirnrinde' der Roboter, bei der ein oberes Modell für Verständnis, Planung und Fehlerkorrektur zuständig sei und ein unteres Modell die Aufgaben in physische Aktionen umsetze. EchoPolicy-0 setze dabei auf Agenten-Steuerung mit Bewertung mehrerer Bewegungskandidaten, während MagicBrain auf eine als 'In-Context Visual Guidance' bezeichnete Methode setze, bei der ein Vision-Language-Model die Zielobjekte visuell markiert, statt sich allein auf Sprachanweisungen zu verlassen. Nach Angaben des Unternehmens sei die Mehrzahl der Fehlschläge bei Greifaufgaben nicht auf instabile Bewegungsausführung zurückzuführen, sondern auf falsch identifizierte oder falsch platzierte Objekte. Magic Atom kündigte an, künftig beide Ansätze kombinieren und in realen Industrieumgebungen testen zu wollen.
Quelle: Quantum Bit RSSHub
