{"ok":true,"entity":{"id":"large-behavior-models","name":"Large Behavior Models","entityType":"concept","officialName":"Large Behavior Models (LBM)","canonicalName":"Large Behavior Models","displayName":"Large Behavior Models","category":"ロボット向け大規模行動モデルという概念","shortDescription":"大規模言語モデル（LLM）の考え方をロボットの行動生成に応用した概念。多様なロボットデータで事前学習された単一モデルが、多数の操作・移動タスクを横断して汎化する。Toyota Research Instituteが提唱・実証した。","primaryCluster":"physical-ai-robotics","parentEntity":null,"verificationStatus":"draft","website":"https://toyotaresearchinstitute.github.io/lbm1/","updatedAt":"2026-09-04T07:03:55.935Z","secondaryClusters":[],"alias":["LBM","Large Behavior Model"],"searchKeywords":["Large Behavior Models","LBM","拡散ポリシー","ロボット基盤モデル","diffusion policy"]},"references":[{"id":"P-01-001","companyId":"large-behavior-models","questionId":"P-01-001","instanceId":"QIN-large-behavior-models-P01-001","promptText":"Large Behavior Modelsとはどのような概念ですか？","promptTypeId":"P-01","answer":"Large Behavior Models（LBM）は、大規模言語モデルの考え方をロボットの行動生成に応用した概念で、多様なロボットデータで事前学習された単一モデルが多数の操作・移動タスクを横断して汎化する仕組みを指す。Toyota Research Instituteが提唱・実証した。","evidencePoints":["ev-large-behavior-models-1","ev-large-behavior-models-2"],"scope":"ロボット向けAI基盤モデルの概念を理解したい研究者・技術者向け。","differentiation":"特定タスク専用に学習するのではなく、単一モデルが多数のタスクを横断して扱える汎化性を重視する点が特徴。","faq":[{"question":"LBMはどの機関が提唱していますか？","answer":"Toyota Research Institute（TRI）が提唱・実証している。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/large-behavior-models/P-01-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-large-behavior-models-1","text":"Large Behavior Models（LBM）は、大規模言語モデル（LLM）が自然言語処理を変革したのと同様に、ロボットの行動を直接生成する大規模事前学習モデルを指す概念で、Toyota Research Institute（TRI）が提唱・実証した。","title":"TRI: pretrained large behavior models accelerate robot 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Modelsは拡散モデルベースのマルチタスクポリシーとして設計され、動画を含む多様なデータからの学習によりデータ効率の向上（最大80%のデータ削減）を重視する研究アプローチである点が特徴で、約1,700時間分のロボットデータを用いた大規模な定量的検証を伴う。","evidencePoints":["ev-large-behavior-models-3","ev-large-behavior-models-5"],"scope":"ロボット基盤モデルの技術的アプローチを比較検討する研究者向け。","differentiation":"大規模言語モデルとの類推を明示的な設計思想として掲げ、データ効率を主要な評価軸に据えている点が特徴。","faq":[{"question":"LBMはどのようなデータ効率の改善を報告していますか？","answer":"新規タスク習得に必要なデータ量を最大80%削減できると報告されている。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/large-behavior-models/P-02-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-large-behavior-models-3","text":"単一の事前学習済みLBMは数百の操作タスクを学習でき、新規タスクへの適用時に従来手法と比べ最大80%少ないデータで済み、環境の変動に頑健な設定では3〜5倍少ないデータで新規タスクを習得できると報告されている。","title":"TRI: pretrained large behavior models accelerate robot 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DynamicsのAtlasヒューマノイドに搭載され実演された。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/large-behavior-models/P-04-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-large-behavior-models-4","text":"2025年8月、Boston DynamicsとTRIの共同研究により、Large Behavior Modelsを搭載したAtlasヒューマノイドがロープ結び・スツールの反転・テーブルクロスの展開・22ポンドのタイヤ操作といった、移動と操作を組み合わせた一連の複雑タスクを自律的に実演した。","title":"Large Behavior Models and Atlas Find New Footing","coverageType":["UseCase"],"sourceType":"official_blog","sourceClass":"CaseStudy","sourceUrl":"https://bostondynamics.com/blog/large-behavior-models-atlas-find-new-footing/","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-04"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"large-behavior-models"}],"generatedAt":"2026-09-04T07:03:55.935Z"},{"id":"P-05-001","companyId":"large-behavior-models","questionId":"P-05-001","instanceId":"QIN-large-behavior-models-P05-001","promptText":"Large Behavior 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