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Kyutai lanza REKI, un modelo visión-lenguaje-acción de 2.400 millones de parámetros para robots

El laboratorio parisino Kyutai, en colaboración con Inria y la École des Ponts, ha presentado REKI, un modelo de manipulación robótica entrenado únicamente con datos públicos y dotado de una memoria a corto plazo de bajo coste.

Redacción de AIHere News· 2 min de lectura🇫🇷 Francia
Un brazo robótico recogiendo objetos sobre una mesa, con rastros translúcidos y tenues que representan su memoria de movimientos anteriores.
Foto: Cinerama14 / Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0

Kyutai, el laboratorio de investigación en IA con sede en París, ha lanzado REKI, un modelo visión-lenguaje-acción (VLA) de 2.400 millones de parámetros diseñado para la manipulación robótica. El modelo, anunciado el 17 de octubre de 2026, se desarrolló junto con Inria, el instituto nacional francés de ciencia digital, y la escuela de ingeniería École des Ponts.

El equipo destaca dos características. REKI se preentrenó exclusivamente con datos disponibles públicamente y conserva una memoria económica de lo ocurrido en su pasado reciente, en lugar de razonar a partir de una única instantánea.

Por qué la memoria importa en los robots

Los modelos VLA buscan convertir directamente las imágenes de cámara y las instrucciones en lenguaje natural en acciones robóticas. Muchos de estos sistemas deciden cada movimiento basándose solo en el fotograma actual, lo que puede hacerles fallar en tareas de varios pasos o cuando un objeto sale del campo de visión de la cámara.

Un modelo que recuerda su historial reciente puede, en principio, gestionar tareas secuenciales de forma más coherente, como abrir un cajón y luego colocar un objeto dentro. Mantener esa memoria barata es importante porque los robots suelen funcionar con una capacidad de cómputo limitada a bordo. Los detalles completos de la evaluación de REKI, incluidas las tareas y los benchmarks con los que se probó, no estaban disponibles en el material revisado para este artículo.

Un enfoque de datos abiertos

Gran parte de los avances en el aprendizaje robótico han surgido de modelos entrenados con conjuntos de datos propietarios que las empresas no comparten. Basarse exclusivamente en datos públicos facilita que otros investigadores reproduzcan los resultados y construyan sobre el trabajo, un punto que podría convertir a REKI en una referencia útil para los laboratorios académicos.

Kyutai es conocido sobre todo por publicaciones abiertas como Moshi, su modelo de voz en tiempo real. Con REKI, el laboratorio extiende ese enfoque de investigación abierta a la robótica, y el proyecto ilustra la creciente colaboración entre laboratorios privados de IA e instituciones públicas de investigación en Francia.

#Kyutai#robótica#modelos VLA#datos abiertos#Francia

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