TRIのLarge Behavior 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、動画からの学習を重視し新規タスク習得に必要なデータ量を最大80%削減する点に主眼を置いている。約1,700時間分の実ロボットデータを用いた検証重視のアプローチが特徴である。
ロボット基盤モデルの研究手法を比較検討する研究者向け。
大規模な定量評価（1,800回の実機評価・4.7万回超のシミュレーション評価）を伴う検証重視の研究姿勢が特徴となる。