Reward AI, startup założony przez zespół stojący za projektami takimi jak DexCap i HumanPlus, zaprezentował OM-1 - Omnibody Model 1, politykę manipulacyjną ogólnego przeznaczenia trenowaną wyłącznie na demonstracjach ludzkiej ręki. System uczy się od operatorów noszących specjalną sensoriczną rękawicę, a następnie działa na przemysłowych ramionach robota i robotach humanoidalnych, wykonując zadania z prędkością manipulatora ludzkiego. Kluczowe odkrycie to fakt, że w trenowaniu nie wykorzystano żadnych danych z teleoperacji ani danych zebranych bezpośrednio na robocie.
Standardowe podejście w robotyce opiera się na trenowaniu modeli foundation na danych zebieranych przez teleoperację lub samodzielny robot, co nieodzownie wiąże dataset z jedną konkretną embodiment robotyczną. Reward AI argumentuje, że osiągnięcie poziomu manipulacji ludzkiej nie wymaga więcej takich danych czy większej mocy obliczeniowej. Zamiast tego zespół zaprojektował stos techniczny jako spójny pipeline - capturowanie, learning i control stanowią jedną całość. To pozwala na zasilanie robotów, które jeszcze nie istnieją, demonstracjami zapisanymi dzisiaj.
Sercem systemu jest Omnibody Hand, sensoriczna rękawica siedmio-stopniowa swobody (7-DoF) rozwijająca wcześniejszą pracę nad DexCap w dziedzinie portable motion capture. Zamiast śledzić każdy staw ludzkiej ręki jeden do jednego, projekt skupia się na funkcjach, które naprawdę liczą się dla manipulacji - wyborze punktów kontaktu, reorientacji obiektów w dłoni oraz przełączaniu między precyzyjnym i potężnym chwytem. Jednak OM-1 pozostaje wewnętrznym narzędziem Reward AI - nie opublikowano wag, kodu, datasetu ani API, dlatego deweloperzy nie mogą uruchomić go na własnym sprzęcie.