Ilir Aliu (@IlirAliu_)
로봇 제어용 VLA/정책 조정 코드가 완전 오픈소스로 공개되었습니다. VLS는 재학습 없이 추론 시점에 세계 변화에 대응해 CALVIN과 LIBERO-Pro에서 성능을 개선했다고 주장합니다. AI 로봇 정책 개발에 유용한 오픈소스 도구입니다.
All code is fully open-sourced. Test the VLA on CALVIN and LIBERO-Pro. Ship your own policy! [📍github👇] Robots break when the world changes. VLS fixes this at inference time. No retraining. +31% CALVIN. +13% LIBERO-Pro. https://t.co/jiNubxwnmg —— if it matters in AI or
中国EV「小鵬汽車」、第2世代VLAを発表 “AI定義の自動運転”でL2からL4の直接進化へ
Ilir Aliu (@IlirAliu_)
로보틱스가 라즈베리 파이 같은 전환점을 맞고 있으며, 모터 제어부터 VLA 모델까지 여러 도구로 분절돼 있던 Physical AI 스택을 하나의 통합 시스템으로 묶는 새로운 플랫폼이 등장했다는 내용입니다.
Robotics is getting its Raspberry Pi moment. This solves one of the biggest frictions in Physical AI: Everything has been fragmented. Different tools for control. Sensors. Calibration. Learning. Now it’s one unified stack: • motor control to VLA models in one system •
The Humanoid Hub (@TheHumanoidHub)
NVIDIA GTC 2026에서 AGIBOT이 핵심 에코시스템 파트너로 소개됐다. AGIBOT Genie-1 기반으로 NVIDIA의 차세대 VLA 모델 GR00T N2 Foundation Model이 사전학습됐고, DreamZero World Action Model(WAM)도 언급됐다. 로보틱스용 AI 모델·하드웨어 협력 소식으로 중요하다.
タフツ大学、AIの消費電力を100分の1に激減させる「Neuro-symbolic AI」を開発
人工知能の急速な進化は、人類に多大な恩恵をもたらしている一方で、地球規模の深刻な課題を突きつけている。それは、天文学的な規模に膨れ上がる計算リソースとそれに伴う電力消費の激増だ。国際エネルギー機関（IEA）の推計によると、米国におけるAIおよびデータセンターの電力消費量は2024年時点で約415テラワット時（TWh）に達した。この数値は同国の年間総発電量の10%を超える異常な水準であり、さらに2030年までにこの消費量が倍増すると予測されている。現状の力技とも言えるAI開発アプローチが、物理的かつ環境的な限界に直面していることは疑いようのない事実となっている。 こうした持続不可能なエネルギー消費の軌道に歯止めをかけるべく、タフツ大学のMatthias […]https://xenospectrum.com/neuro-symbolic-ai-tufts-robotics-energy-efficiency/
Как собрать Physical AI-конвейер на манипуляторе за 30 тысяч рублей: ROS2, LeRobot и end-to-end imitation learning
Вокруг Physical AI сейчас много шума, но если отбросить красивые слова, у большинства разработчиков до сих пор нет главного — воспроизводимого конвейера на реальном роботе, который можно поднять своими руками, покрутить, записать данные, обучить policy и вернуть её обратно в железо. Обычно всё рассыпается на отдельные куски: где-то есть teleop, где-то есть датасеты, где-то крутится ML-модель, но цельного ROS2-native пути от демонстрации до исплнения почти не видно. В статье вы получите решение, как собрать такой манипулятор самостояетельно и запустить все необходимые программные компоненты из open-source ROS2 пакетов.
https://habr.com/ru/articles/1010178/
#ros2 #lerobot #робототехника #манипулятор #искусственный_интеллект #machinelearning #deeplearning #vla #vision_language_models
Вокруг Physical AI сейчас много шума, но если отбросить красивые слова, у большинства разработчиков до сих пор нет главного — воспроизводимого конвейера на реальном роботе, который можно поднять...
RoboHub (@XRoboHub)
NVIDIA가 EgoScale을 발표했습니다. NVIDIA Research는 VLA 모델들을 사람 시점(egocentric) 비디오 20,000시간 이상으로 사전학습(pretraining)해 로봇 숙련도(robot dexterity)가 로그-선형 스케일링 법칙을 따른다는 연구 결과를 공개했으며, 이 데이터셋은 이전보다 약 20배 큰 규모라고 설명합니다. 대규모 시청각 사전학습과 로봇 제어·학습의 연결을 제시하는 중요한 연구 발표입니다.
NVIDIA just announced EgoScale 🤖🧠 NVIDIA Research has uncovered a log-linear scaling law for robot dexterity by pretraining VLA models on over 20,000 hours of egocentric human video This massive dataset is 20 times larger than previous efforts and proves that robot
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