Meta MotivoはMeta FAIRが発表した、行動ベースモデルの先駆けです。新規の教師なし強化学習アルゴリズムによって事前学習されており、複雑な仮想ヒューマノイドエージェントを制御し、全身タスクを遂行するために用いられます。本モデルは、動作追跡、姿勢到達、報酬最適化など、テスト時にプロンプトを通じて未見のタスクを解決でき、追加の学習や微調整は不要です。この技術の重要性は、ゼロショット学習能力にあり、多様な複雑なタスクを処理しながら、行動の堅牢性を維持します。Meta Motivoの開発背景には、より複雑なタスクや様々なタイプのエージェントへの汎化能力の追求があり、オープンソースの事前学習済みモデルとトレーニングコードは、コミュニティによる行動ベースモデル研究の更なる発展を促します。