--- format: "aidr-story-markdown/v1" id: "5b96dde6fe39bf244d6e228bfa8b54fa16e6670ceea9fdfb84907e3aedea1868" canonical_url: "https://aidr.today/5b96dde6?lang=vi" title: "Mô hình robot V0.5 của Verne Robotics học tác vụ công nghiệp mới dưới 2 giờ" lang: "vi" requested_lang: "vi" available_langs: ["en","vi"] translation_fallback: null fallback_fields: [] published_at: "2026-11-05T19:08:49.000Z" category: "Models" topics: ["agent"] source_urls: ["https://marketbrief.now/ai/verne-robotics-v05-robot-model-can-learn-new-industrial-tasks-in-under-2-44dde0a9","https://huggingnews.com/ai/verne-robotics-v05-robot-model-can-learn-new-industrial-tasks-in-under-2-44dde0a9"] summary: "Framework AI mới nhất của startup robotics chuyên về việc thu nhận kỹ năng nhanh cho tự động hóa công nghiệp, giúp robot thích ứng với quy trình nhà máy lạ chỉ với lượng huấn luyện tối thiểu. Chi tiết kỹ thuật của mô hình open-weight V0.5 cho thấy nó có thể học các tác vụ công nghiệp mới chỉ từ dưới 2 giờ trình diễn. Được huấn luyện trên hơn 1,7 triệu demonstrations dùng generator video Wan2.2, V0.5 vượt trội hơn một mô hình đối thủ trong các bài kiểm tra ổn định môi trường; khi đối mặt với sự lộn xộn và ánh sáng ngẫu nhiên trên benchmark RoboTwin 2.0, tỷ lệ thành công của V0.5 giảm xuống 73,4%, trong khi π0.5 của Physical Intelligence giảm từ 70,7% xuống 46,0%. Verne hiện đang mở rộng dữ liệu huấn luyện gấp 10 lần sau khi phát hiện việc tăng dữ liệu pretraining mà không fine-tune theo tác vụ đã nâng tỷ lệ thành công benchmark của mô hình từ 23% lên 51%. Để đảm bảo độ tin cậy trong môi trường công nghiệp, mô hình chạy inference trực tiếp trên phần cứng robot nhằm loại bỏ nhu cầu kết nối cloud liên tục hoặc Wi-Fi tốc độ cao. Công ty đã công bố weights và inference code của V0.5 trên Huggingface." --- # Mô hình robot V0\.5 của Verne Robotics học tác vụ công nghiệp mới dưới 2 giờ > [Open the canonical story]() **Published:** 2026-11-05T19:08:49.000Z **Category:** Models **Topics:** agent ## Summary Framework AI mới nhất của startup robotics chuyên về việc thu nhận kỹ năng nhanh cho tự động hóa công nghiệp, giúp robot thích ứng với quy trình nhà máy lạ chỉ với lượng huấn luyện tối thiểu\. Chi tiết kỹ thuật của mô hình open\-weight V0\.5 cho thấy nó có thể học các tác vụ công nghiệp mới chỉ từ dưới 2 giờ trình diễn\. Được huấn luyện trên hơn 1,7 triệu demonstrations dùng generator video Wan2\.2, V0\.5 vượt trội hơn một mô hình đối thủ trong các bài kiểm tra ổn định môi trường; khi đối mặt với sự lộn xộn và ánh sáng ngẫu nhiên trên benchmark RoboTwin 2\.0, tỷ lệ thành công của V0\.5 giảm xuống 73,4%, trong khi π0\.5 của Physical Intelligence giảm từ 70,7% xuống 46,0%\. Verne hiện đang mở rộng dữ liệu huấn luyện gấp 10 lần sau khi phát hiện việc tăng dữ liệu pretraining mà không fine\-tune theo tác vụ đã nâng tỷ lệ thành công benchmark của mô hình từ 23% lên 51%\. Để đảm bảo độ tin cậy trong môi trường công nghiệp, mô hình chạy inference trực tiếp trên phần cứng robot nhằm loại bỏ nhu cầu kết nối cloud liên tục hoặc Wi\-Fi tốc độ cao\. Công ty đã công bố weights và inference code của V0\.5 trên Huggingface\. ## Sources - [Story source]() - [Story source]()