ABEJA Tech Blog

中の人の興味のある情報を発信していきます

iPhone でロボットアームをテレオペ! ~ RViz2 編 ~

こんにちは、 ABEJA でソフトウェアエンジニアをしている三枝 (@moriaki3193) です。ABEJAアドベントカレンダー2025の5日目の記事を担当させていただきます! 今年の9月より新設されたエンボディドインテリジェンスグループという組織でロボティクスの社会…

VLAの明日 ~ 僕達はテレオペレーションなんてやりたくない!~

はじめに こんにちは、ABEJAでプロジェクトマネージャーをしている服部です。 この記事はABEJAアドベントカレンダー2025の5日目の記事です。 過去のテックブログでは、ドローン、RAGの運用、合宿レポートとテーマの幅広さには自信があります 直近はもっぱらV…

ロボットの制御を2分で体感できる3D物理演算シミュレーション作り(three.js + Rapier)

こんにちは、ABEJAに新設されたエンボディドインテリジェンスグループで事業開発をしている栗林です。エンボディって何、というお話は後ほど。 本日はABEJA アドベントカレンダー2025の4日目の記事をお届けします! ブラウザで動くロボットのシミュレーター…

VLMとAIエージェントで作るスモークチーズ

1. はじめに 2. 全体像 2.1 ハードウェア構成 2.2 ハードウェア詳細 2.2.1 電気コンロ 2.2.2 熱電対 2.2.3 Raspberry Pi 2.2.4 ソリッドステートリレー(SSR) 2.3 ソフトウェア構成 3. 実験 3.1 燻製器付属のアナログ温度計使用バージョン(途中で実験停止)…

ABEJA開発合宿開催レポート 〜ソフトウェアハッカソン〜

t-Expertsとは 開発合宿概要 コンテストのルール 評価基準 合宿の様子(全体) スケジュール 開発の様子 チームA:さかさにする チームB:いやす チームC:ととのえる チームD:わらえる 結果と表彰 合宿のまとめ We Are Hiring! こんにちは!プラットフォー…

π0.5 × SO-101 実験レポート:セットアップから追加学習・推論・RTC評価まで解説

はじめに π0.5とは 実験計画 データセット作成 π0.5のファインチューニング 評価 追加学習なしの評価 追加学習ありの評価 データ収集とは違う環境での評価 Real-Time Action Chunkingの評価 結果まとめ 考察とまとめ We Are Hiring! こんにちは! ABEJAでエ…

CODESYSプロジェクトをAIで読み解く

1. はじめに 2. CODESYSとは 3. 検証環境の準備 検証作業環境 検証に使うプロジェクト(Refrigerator Control Example)の概要 AIへ入力するXMLファイルの作成 .exportファイル .xmlファイル 4. AIを用いたPLCコードの解析検証 検証のゴール 検証方法 検証結…

15分でわかる Apache Airflow 入門

はじめに Apache Airflowって何? 基本の考え方 DAG(Directed Acyclic Graph) タスク Operator Airflowの中身(ざっくり構成) 実際に動かしてみる 1. 公式 compose の取得 2. 共有ディレクトリを用意(DAG/ログ/プラグイン/設定) 3. 権限用の .env を置…

【リファクタリング】フロントエンドのロジックを凝集して、UIコンポーネントから切り離してみた

はじめに 方針 具体例 作るもの ドメインロジック(クラススタイル) reducer(クラススタイル) コンポーネント上での値の更新(クラススタイル) ドメインロジック(関数スタイル) reducer(関数スタイル) コンポーネント上での値の更新(関数スタイル)…

様々なコンテキスト長における LLM の Self-Attention の Query と Key の分析

LLM

ABEJAでデータサイエンティストをしている藤原です。 今回は LLM のロングコンテキスト言語処理(Long-context language modeling; LCLM)に関連するブログになります。近年の LLM ではオープン・クローズド問わずより長大なコンテキストを正確に扱えるモデ…