Physical AIロボティクス
注文書ピッキングロボットの VLA 設計 ― SmolVLA で同じ部品が並ぶ環境をどうピッキングするか
SmolVLA をベースに、同じ部品が何本も並ぶ環境で注文書ピッキングを安定させる方法。VLA が解く問題を小さく絞る設計、Leader-Follower でのデータ収集、smolvla_base のファインチューニング、非同期推論と Temporal Ensemble、失敗をレイヤー別に分類して回す改善ループまでを解説します（後編）。
ロボティクス
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Physical AIロボティクス
手書きの注文書から、ロボットのピッキングへ ― WorkPeer と Robot Gateway の役割分担
紙の注文書を撮るとロボットが部品を箱詰めする。その裏側で本当に難しいのは「読み取った内容を動作に変える」部分です。注文の意味を理解する WorkPeer と物理動作を担う Robot Gateway を Order Contract でつなぐ設計、SO-101 までの制御パス、OpenAPI / MCP / A2A / ROS 2 の使い分けを解説します（前編）。
Physical AIロボティクス強化学習
潜在空間の世界モデルは、ロボット学習の何を変えるのか ― 無界動力 MWA を関連論文から読み解く
設立1年のスタートアップ無界動力が発表した潜在空間の世界モデル MWA。その背後にある「ピクセルを捨てる・動作ラベルを捨てる・成功例だけで固めない」という設計思想を、LAPA・DINO-WM・GR00T といった関連論文まで遡って整理します。