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Data Skeptic
Implicit Interactions
Cornell Tech の Wendy Ju 教授が、ロボットや自動運転車を人間の期待どおりに振る舞わせるための設計手法を語る回。人が裏で操作する「Wizard of Oz」手法や、運転席に誰もいないように見せる「ゴーストドライバー」実験、暗黙のインタラクションの枠組みを紹介する。ロボット足置き台など具体例を挙げ、完成後のテストではなく開発初期に人の振る舞いを調べる重要性を主張している。
"The Cognitive Revolution"
One Brain, Any Body: Google DeepMind's Keerthana on Gemini Robotics 2, Cross-Embodiment & Humanoids
Google DeepMindのGemini Robotics研究リード、Keerthana Gopalakrishnan氏が、Gemini Robotics 2の構成と現状を語った回。推論担当のER 2、行動を担うVLA、小型のオンデバイス版という3モデルの関係を説明し、全身制御や多指ハンドの進展を紹介している。一方で、身体をまたぐ汎化はまだ難しく、ロボット工学は「GPT-2の段階」にあるとの認識を示した。安全性、データ戦略、世界モデルをめぐる論点も扱っている。
Practical AI
Open models and the future of Physical AI with NVIDIA
NVIDIAのCosmos Lab副社長Ming-Yu Liu氏が、オープンモデルの意義、フィジカルAIの現状、ワールドモデルの考え方を語った回。オープンモデルは革新と自由度をもたらし、ロボットや自動運転ではセンサー構成が機器ごとに違うため、事後学習によるカスタマイズが重要だと述べている。またCosmosが世界理解と世界シミュレーションを統合する方針や、マルチエージェント化する未来像、その実現に必要なエコシステムの課題にも触れた。
Pioneers of AI
Possible: Training robots for a world they've never seen
Physical Intelligenceの共同創業者Chelsea Finnが、Reid HoffmanとAria Finger相手に、汎用ロボット基盤モデルの学習の仕組みを語った回。洗濯物たたみで数か月間成功率0%が続いた経験、低品質データが性能を高める理由、異なるロボット機体への転用の容易さを説明している。ロボットのデモ動画の見方、ハードウェアの信頼性、安全性、雇用への影響にも話が及んだ。