Physical AI Lab 編集部

LoRA、アダプター、または分散シフト、データ、計算による微調整 VLA フルロボットを選択してください。保持、アクションデコード、デプロイバンドルのテスト。

ロボットのポリシーの不確実性と回避を、キャリブレーション、リスクカバレッジ曲線、リードタイム、人間のハンドオフ、フォールバックアウト、安全な再参入を組み合わせて設計します。

実行可能な制約、CBF、予測フィルター、状態不確実性、期限、フォールバック、監査を含むロボットポリシーランタイムの安全シールドを設計します。

動作ラベルを壊さずにロボットの視覚データを拡張する。監査によるトリミング、フリップ、カメラジオメトリ、時間的整合性、クリッピング、ハードウェアリプレイなどが含まれます。

バージョンロボットデータセットは、生のエピソード、ラベル、変換、分割、統計、トレーニングラン、デプロイモデルをリンクする不変のIDとマニフェストを備えています。

エピソード、セッション、サイト、オブジェクト、オペレーターグループの分割、兄弟検出、列車のみの前処理、凍結テストなどでロボット評価の漏れを防ぎます。

不確実性、新規性、影響、クラスタリング、人間のレビューを用いてロールアウトウィンドウからロボットの故障をマイニングし、安全に回収し、残留者を再テストします。

サンプリング露出、オーバーサンプリング、エピソードの長さ、ドリフト、ワーストドメインパフォーマンスを制御しながら、ドメインとアウトカム別の重み付けロボットデータセットの組み合わせ。

制御権限、事前の状況、修正意図、タイミング、安全な返還および評価を含む人間関与型ロボット介入データを収集します。 仕組み、評価方法、実装時の注意点を具体例とともに整理します。

LeRobotデータセットv3のParquet、MP4、メタデータシャードを理解し、エピソードオフセット、タイミング、最終化、ストリーミング、v2.1移行の検証を行います。