REKI : enregistrer les connaissances dans les modèles vision-langage-action (VLA)
REKI, un modèle vision-langage-action (VLA) de 2,4 milliards de paramètres, est présenté dans un preprint arXiv (octobre 2026) par le laboratoire français Kyutai. Il est pré-entraîné exclusivement sur des données publiques: un mélange sélectionné de données robotiques, de vidéos égocentriques d'humains et de données vision-langage. L'architecture associe un modèle vision-langage (VLM) à un « action expert » à flow-matching, qui génère les actions. Les auteurs ajoutent une mémoire: quelques jetons de registre dans l'action expert résument la sortie du VLM à chaque image et restent dans son cache. Selon eux, cette mémoire coûte très peu en calcul, améliore le taux de réussite en simulation comme sur robots réels, et rend les oscillations entre poses environ quatre fois plus rares.
UELe laboratoire parisien Kyutai publie un VLA ouvert et reproductible (code et poids), utilisable par les équipes R&D et intégrateurs français et européens et qui renforce la visibilité de l'écosystème européen en IA physique.
