【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】

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 🔖 59

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 🔖 4

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 🔖 3

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

日本語向け教師なしキーフレーズ抽出の検証 🔖 4

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