ABEJA Tech Blog

中の人の興味のある情報を発信していきます

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

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.abeja…

実機 SO-101で挑む模倣学習の実践 (Action Chunking with Transformers適用)

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 がオープ…

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

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…

VLAモデル「π0」のファインチューニングと推論入門 with LeRobot + Gymnasium

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 LeRobot を使用して実際に動かして…

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

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、そこで大規模言語モデル…

【初心者でも】ロボットアーム SO-101組み立てレポート ※ 旧手順【ロボット作りたい】

2025/06/16: 情報を更新しました! 新しい手順は下記をご覧いただけると幸いです! tech-blog.abeja.asia 本記事の手順は古いので、旧手順を何かで参照したい場合にお使いください! 本記事の手順が古いことを判った上で参照したい方は進んでください! はじ…

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

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デルの開発を進…

ロボティクス領域の VLA モデル「π0」の仕組みを理解する

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てきている…

OpenAIのAny-to-Any APIでTTSサービスの音声品質を比較してみた

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 まとめ We Are Hiring! はじめに こんにちは!ABEJA でソ…

Starlinkに会いに行こう:Go言語で人工衛星の位置計算にチャレンジ

はじめに 必要知識 TLE (Two Line Element) ケプラーの方程式 (第二法則:面積速度一定) ケプラーの方程式 (第三法則:公転周期の2乗 ∝ 軌道長半径の3乗) 本初子午線 (Prime Meridian) 春分点 (Vernal Equinox Point) グリニッジ恒星時 (Greenwich Side…