Видеоданные вместо телеоперации
Главное ограничение современных робототехнических политик — дефицит данных. Сбор демонстраций через телеоперацию дорог и медленен. Runway пошла иным путём: Praxis-1 учится на массиве третьеперсонного видео, который генерирует человечество ежедневно в объёмах, недоступных любой робототехнической лаборатории.
Модель построена на той же крупномасштабной предобучке видео, что и мировые модели Runway (GWM-1, Solaris, GWM Worlds 2). Это даёт ей понимание физики объектов и логики задач до этапа робототехнического дообучения.
Масштабируемость через видео, а не демо
По словам CTO Runway Камила Синди, качество Praxis-1 растёт с увеличением видеокорпуса. Потолок производительности определяется объёмом доступного видео, а не числом собранных робототехнических траекторий. Компания заявляет корреляцию 0,95 между предсказаниями политик внутри мировой модели и реальными результатами — выше, чем у методов на базе 3D-реконструкции.
Универсальность по эмбодиментам
Praxis-1 протестирована на задачах манипуляции: от простого pick-and-place (подъём банок) до работы с деформируемыми объектами (упаковка подарочных пакетов). Ранние партнёры — Noble Machines, Standard Bots и Ultra — запускают модель на собственном железе: биручных манипуляторах и гуманоидах. По данным Синди, одна модель адаптируется под разные эмбодименты с лёгким дообучением.
Открытые веса и планы релиза
Runway планирует публичный релиз с открытыми весами в ближайшие месяцы. Синди связывает это с необходимостью открытых американских моделей для лидерства в physical AI и возвращения производственного суверенитета. Открытые веса дают разработчикам железа гибкость и контроль, которых нет у закрытых API. До релиза компания набирает дополнительных партнёров для тестирования безопасности и эффективности в разных средах.
