Apple、人型ロボット制御システム「HALO」を公開　2つのQwenモデルを採用

Appleの研究チームは11月4日、プレプリントプラットフォームのarXivに論文を提出し、人型ロボットの自律制御システム「HALO」を明らかにした。Unitree（宇樹科技）のG1で検証し、シミュレーション環境で学習した動作を、未知の実際の部屋で実行させたという。

HALOは3層構造になっている。上層では千問（Qwen）の「Qwen3.6-35B-A3B」でタスクを編成し、中層では「Qwen3.5-2B」で動作を生成する。下層は強化学習で訓練した動作トラッカーである。研究チームは、データ生成、モデル訓練、デプロイのコードを公開している。