はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
はじめに SmolVLAとは 非同期推論のメリット 非同期推論スタックの仕組み 全体構成 AsyncInference ServiceのRPC設計とデータフロー 実験 タスク定義 実行コマンド Policy Server起動コマンド Robot Client起動コマンド 実験結果
ロボティクス開発における学習用データ不足問題の解決手段？NVIDIA の「Isaac Sim & Lab」を使用してシミュレーター上で学習用データセットを生成する
こんにちは！ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（@Yagami360）です。 先日の記事では、NVIDIA のロボティクス用３Dシミュレーター「Isaac Sim & Lab」を使用して、物理演算が考慮された3Dシミュレーター上でロボティクスモデル
こんにちは。CTO室の村主です。 Claude Codeを日々使う中で思っていることをGeminiに言語化してもらいました。 Gemini製作物ですので、超最新トレンドを掴んでいなかったり、書き味がイマイチなところも敢えて残していますので、読み物として楽しんでください。 宣言的A
SO‑101アームで卵を搬送！TPU製グリッパーの実力を測る
はじめに TPUフィラメントとは TPU製コンプライアントグリッパーの設計 グリッパーのプリントと完成品 卵の把持・搬送を実験 タスク設計 実験結果 考察とまとめ We Are Hiring! はじめに こんにちは！ABEJAでエンジニアをしている宇留嶋です。今回は、SO‑101
NVIDIA のロボティクス用３Dシミュレーター「Isaac Sim & Lab」でロボットを動かす ( Ubuntu Server) 🔖 4
こんにちは！ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（@Yagami360）です。 先日の記事では、いずれも Gymnasium というライブラリを使用して簡易的な環境でモデルを推論させながらロボットを動かしてみました。 tech-blog.abeja.
LeRobot Worldwide HackathonにABEJAチームとして参加しました
2025年6月14日から15日にかけて、LeRobot Worldwide Hackathonが開催され、ABEJAのロボット好きメンバーも参加しました！ このハッカソンでの挑戦内容や学びについてまとめていきます。 そもそもLeRobotとは LeRobotは、Hugging F
ロボティクスモデルの精度向上の挑戦 〜データ拡張（Data Augmentation）編〜 🔖 1
こんにちは！ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（@Yagami360）です。 先日の記事で、LeRobot で公開されているロボティクス領域の VLA モデル「π0」をファインチューニングした上で Gymnasium シミュレーター環境上で動かす方
ロボティクスモデルの精度向上の挑戦 〜前処理モデル追加編（深度推定による精度向上）〜
こちらは「ロボティクスモデルの精度向上の挑戦」の後編記事になります。 前編は以下の記事をご参照ください。 tech-blog.abeja.asia 前編では、データオーギュメントの改善によりモデルの汎化性能を向上させることを実現しましたが、今回の記事では前処理モデルを追加すること
ABEJA 新卒エンジニアの和田です。 ロボット開発では、各種センサやアクチュエータ、制御アルゴリズムなどを組み合わせる必要があります。ROS（Robot Operating System）はこうした複雑な要素を「分散システム」としてまとめ、開発を効率化するための通信ミドルウェア
15分で作るSO-ARMシミュレーション環境（MuJoCo)
ABEJA 新卒エンジニアの和田です。 LeRobot Worldwide Hackathonに ABEJA の有志チームとして参加しました。ハッカソンでは模倣学習をテーマにロボットアームの動作を再現したかったのですが、実機を揃えられなかったため、MuJoCo 上でのシミュレーシ
t-Expertsとは 開発合宿概要 コンテストのルール 各チーム配布物 その他備品 評価基準 合宿の様子（全体） スケジュール 食事、温泉、そして・・・ 開発の様子 コンテストの様子 チームA：「画像認識×機械学習の王道アプローチ」 チームB：「人間の知恵を活かす探索型」 チー
Amazonに売ってるモノで6軸ロボットアームを自作してみた (3Dモデル＋ソースコード付き) 🔖 1
はじめに 設計まわり 構造・機械 電源回路 制御回路 制御処理 制御用SDK周り アーム作成の様子 今回の学び 技術面 その他：ロボット作りはお金がかかる 3Dモデル・ソースコードについて 追記：開発合宿で利用しました We Are Hiring! はじめに ABEJA大田黒です
【初心者が】ロボットアーム SO-101組み立てレポート ※ 2025/06/16更新【手順更新しました】 🔖 1
はじめに 先にまとめ 全体 事前準備 パーツの入手 uvのインストール その他あると便利なもの 組み立て手順 LeRobotのインストール モーターの設定 電源の接続 各モーターバスに関連付けられたUSBポートを見つける 設定ファイルの更新 モーターIDの設定 ジョイントの組み立
Claude Code で要望からデプロイまでを爆速にするツールを作った 🔖 62
こんにちは。CTO室の村主です。 みなさん、Claude Code や Cursor で色々なアプリを Vibe Coding していると思います。いきなり本番環境をゴリゴリ Vibe Coding している人は限られていると思いますが、ひとまず社内系のアプリケーションなら品質は
iOSアプリ開発者のための Core ML フォーマット比較と最適運用法
こんにちは、ABEJA 新卒エンジニアの和田です。 PyTorchで学習したResNet18ベースの年齢・性別推定モデルをCore MLへ変換する際に遭遇した「形式エラー」と、その回避策として、Core MLを使ってiOSアプリを作成している人や .mlmodel と .mlpa
ハイパーパラメータ調整時間を激減、μPでLLMを爆速最適化する話 🔖 2
MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [ ['$','$'], ["\\(","\\)"] ], processEscapes: true } }); はじめに μP（Maximal Update Parametrization）
Celery入門──非同期処理・定期実行・可観測性まで解説 🔖 1
はじめに 1. Celery のアーキテクチャと三大要素 1.1 Broker の選び方 1.2 Worker の実行モデル 1.3 Backend の選択と結果管理 2. シンプルタスクとリトライ戦略 2.1 タスクの定義と呼び出し方 2.2 タスクの呼び出し方法：.delay
LLMの他言語混ざり問題の評価と日本語追加学習の効果について 🔖 3
ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 弊社は、経済産業省とＮＥＤＯが実施する、国内の生成AIの開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の1期に続き、2期にも採択され、そこで大規模
実機 SO-101で挑む模倣学習の実践 (Action Chunking with Transformers適用) 🔖 4
はじめに SO-101の初期セットアップ 模倣学習の実践 タスク設定 カメラセットアップ データセット作成 学習プロセス 評価と結果 まとめと今後の展望 We Are Hiring! はじめに こんにちは！ABEJAでエンジニアをしている宇留嶋です。2025年5月SO-101 が
ロボット同士が対話により言葉を創る？「記号創発ロボティクス」解説 🔖 3
ABEJA でデータサイエンティストをしている岩城です。 先日弊社は、京都大学大学院情報学研究科教授 谷口 忠大先生に顧問としてご参画いただきました。谷口先生は、記号創発システム分野において広範な研究を推進する第一人者でいらっしゃいます。 www.abejainc.com 本記事
Googleプロンプトエンジニアリングホワイトペーパー完全解説：実践テクニックとベストプラクティス 🔖 5
はじめに こんにちは！ABEJAのシステム開発部でソフトウェアエンジニアをしている関です。 日々の業務でLLMを活用する中で、「AIにどう指示すれば効率的に期待どおりの結果が得られるのか」という課題に直面していました。試行錯誤の繰り返しで時間を取られることも多く、このやりとりを効
VLAモデル「π0」のファインチューニングと推論入門 with LeRobot + Gymnasium 🔖 2
こんにちは！ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（@Yagami360）です。 先日の記事で、ロボティクス領域の VLA モデル「π0」の内部の仕組みを解説しました。 tech-blog.abeja.asia 今回の記事では、この「π0」を LeRo
ABEJA Qwen2.5-32B Modelの事後学習に向けたデータセット作りの道のり 🔖 4
ABEJAでデータサイエンティストをしている大谷です。 弊社は、経済産業省とＮＥＤＯが実施する、国内の生成AIの開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の1期に続き、2期にも採択され、そこで大規模
【初心者でも】ロボットアーム SO-101組み立てレポート【ロボット作りたい】 🔖 2
はじめに 先にまとめ 事前準備 パーツの入手 uvのインストール 組み立て手順 LeRobotのインストール モーターの設定 電源の接続 各モーターバスに関連付けられたUSBポートを見つける 設定ファイルの更新 モーターIDの設定 ジョイントの組み立て ファームウェアの更新(Wi
小型LLM「ABEJA Qwen2.5-7B Model」学習のための蒸留のパイプライン並列化 🔖 3
はじめに こんにちは、Labsチームの藤本です。 弊社は、経済産業省とNEDOが実施する、国内の生成AIの開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の1期に続き、2期にも採択され、そこで大規模言語モ
ロボティクス領域の VLA モデル「π0」の仕組みを理解する 🔖 8
こんにちは！ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（@Yagami360）です。 近年の ChatGPT 等の LLM の飛躍的な発展とマルチモーダル化の流れに伴い、ロボティクス領域においても LLM を活用して、テキストでロボット制御できるようになっ
OpenAIのAny-to-Any APIでTTSサービスの音声品質を比較してみた 🔖 4
はじめに 比較対象のTTSサービス 実験の方法 実装 各サービスで音声合成 1. OpenAI（gpt-4o-mini-tts) 2. Google Cloud Text-to-Speech 3. Amazon Polly 5. ElevenLabs 音声合成の自動評価 評価結果
ESP32 x Prometheusで温度・湿度・気圧データを蓄積・可視化する (v2) ～BLE利用～
はじめに 今回の構成（前回差分） BLE通信について Pushgatewayについて ソフトウェア周り コンテナ定義 Prometheusの設定 (Pushgateway対応) ESP32 (BME280データ取得 x BLEデータ送信) Pythonコード (BLE受信 x P
Reasoning能力を付与したLLM ABEJA-QwQ32b-Reasoning-Japanese-v1.0の公開 🔖 24
ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 弊社は、経済産業省とＮＥＤＯが実施する、国内の生成AIの開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の1期に続き、2期にも採択され、そこで大規模
【オンボーディング効率化】最高の入社体験を創ろう！新メンバー入社時にチームで心がけている事
はじめに ABEJA大田黒です！ここ3-4年間、社内のエンジニア採用やオンボーディングプロセスに強く関わっています。就職・転職という人生の一大イベントでABEJAを選んでくれた全員がHAPPYな入社・業務体験を感じてもらうための取り組み(TIPS)について簡単にご紹介できればと思
【ABEJAアジャイル活動記録】スクラムマスターの8つの姿勢：リーダーシップから変革まで
ABEJA でスクラムマスターとアジャイルコーチをしている小川です！ ゾンビスクラムサバイバルガイドの著者の一人であるScrum.orgのBarry Overeemさんがまとめた「The 8 Stances of a Scrum Master」ってご存知でしょうか？ スクラムマス
ABEJA Qwen2.5 32B-Japaneseより更に軽量なABEJA Qwen2.5 7B-Japanese v0.1の公開
ABEJAでデータサイエンティストをしている真鍋です。 弊社は経済産業省と国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が実施する、国内における生成AIの開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Chal
NLP2025 での発表内容＋公開しているツール・データセットについての説明