タグ: Physical AI

• MuJoCo 3.14はなぜ布の接触に貫通しない方式を足したのか 2026/10/3

  MuJoCo 3.14は実験的なipcフラグで、位置の更新が交差しないことを確かめてから確定する方式を、布のような薄い変形体の接触に加えた。Genesisの例と並べ、外れた機能を整理する。

• MuJoCo WarpはなぜJAX版MJXより大きな場面を回せるのか 2026/9/30

  MJXのJAX実装はどの世界でも同じ個数の接触を生成し、Warp実装は世界ごとに実際に起きている個数だけ接触を生成する。三つの世界の例でこの差を数え、作り手の説明と実測、NVIDIA専用と自動微分未対応という制約を一次資料で確かめる。

• ロボット学習データの新形式は1エピソード1ファイルをやめた 2026/9/17

  LeRobotDataset v3.0の設計者は、数百万エピソードへの拡大でファイルシステムの限界に当たるとして、区切りをファイルからメタデータとAPIへ移した。外の道具が区切りを読めなくなる代償を追い、大規模に配るデータはこの方向へ進むと見る。

• ロボット模倣学習で良いデモとは何か、基準は定まっていない 2026/8/31

  実演から学ばせるとき、良いデモとは何か。なめらかさでふるいにかけると、ある課題では6分の1のデータで成功率が16ポイント上がる。一方、効率よくこなした実演は決定的な瞬間を短く圧縮して教え損なうという報告もある。二つは同じ軸に載らない。

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  ロボット評価の試行10回、40ポイント差でも区別できない例 2026/8/17

  実機ロボットの成功率は10回前後の試行で報告される（本稿の例では9〜15回）。試行10回だと40ポイントの改善でも95%区間が0をまたぐことがあり、20回あれば成功回数の内訳によらず立つ。読者が1行で検算できる算術と、試行数だけでは足りない理由。

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  人型ロボット、BMW工場で実働 デプロイの意味を問う 2026/7/28

  BMW工場でFigureの人型ロボットが1250時間超稼働し3万台超のX3生産に寄与したと同社が公表し(台数はBMWも追認)一方、テスラのCEOはOptimusが自社工場で実質稼働していないと認めた。Epoch AIの調査は、操作ロボットの多くが人間より3〜10倍遅く、複雑な作業では信頼性も限定的だと指摘する。

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  触覚基盤モデルによる接触操作の向上と、センサ間転移の壁 2026/7/17

  視覚と言語だけでは、力・すべり・接触の安定は見えない。2026年の触覚基盤モデル（TouchWorld・H-Tac/TTP）は接触の多い器用な操作を自作ベンチで伸ばしたと報告する。だが『触る』は『見る』ほど汎用化しない。センサが違えば信号が変わり、そのままでは転移しない。効果も条件次第だ。両側を一次で測る。

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  ロボットVLAの汎化を測る。標準ベンチと実家庭評価の乖離 2026/7/16

  一つのモデルが未訪の家で家事をこなす一方、標準ベンチでは物体の置き位置や課題の構成を変えると正解率が9割から0%に崩れ、視点を少しずらすだけで3割未満に落ちるモデルもある。汎用ロボットVLAの『汎化』はどこまで本物か、両側の一次研究から測る。

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  生成世界モデルの物理一貫性を独立ベンチ3本で診断する 2026/7/7

  本物そっくりの動画を生む『世界モデル』は、Physical AIのシミュレータとして期待される。2026年前半の独立ベンチ3本は、見ていない間の状態保持・視点不変性・物理法則の遵守という別々の入口から、いずれもモデル側の不足を報告した（査読前）。

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