汎用モデルが触覚で操作、専用VTLAに匹敵

2026年10月20日にarXivへ、触覚を扱うロボット操作に関する論文が複数投稿された。GPT-as-Tactile-Policyは、専門家デモを作業指針と触覚参照に要約し、汎用マルチモーダルモデルGPT-6-Astraが触覚フィードバックで動作を修正する。ロボット専用の事前学習やタスクごとの微調整なしで、UniVTACの5タスクで平均成功率93.8%を達成した。Insert Holeでは触覚により成功率が31%から99%に向上した。T-WLAは視覚メモリを共有して触覚修正を行う手法で、指関節MPJPEを30%低減し、実機の成功率は約50.0%だった。