AI コーディングエージェントがロボットに GPU 取り付けやジップタイ切断を教示
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Ars Technica AI
Ars Technica は、計算リソースとトークン予算を与えられた AI コーディングエージェントが、自律的にロボットアームの訓練プログラムを策定し、GPU の挿入やジップタイの切断といった物理作業を習得した事例を紹介している。
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AI コーディングエージェントに、ロボットアームが並ぶ実験室、計算リソース、そしてロボットにさまざまなタスクを教えるための「寛容なトークン予算」を与えるとどうなるのでしょうか。そのエージェントたちは、ロボットがジップタイを切断し、マザーボードの薄いソケットに GPU を挿入するまで成功させるトレーニング regimen を自ら見出すことができるようです。
AI が完全に自律的な方法でロボットのトレーニングを自動化する方法を垣間見たこの瞬間は、新しいエージェントハネスフレームワークによって可能になりました。これは AI モデルを包み込み、さまざまなツールの使用を可能にすると同時に、メモリ、コンテキスト、制約、フィードバックループといった機能を提供するソフトウェアです。このアジェンティックハネス「ENPIRE」は、NVIDIA GEAR（Generalist Embodied Agent Research）研究所のロボット工学研究者が、ピッツバーグのカネギーメロン大学およびカリフォルニア大学バークレー校との共同で開発しました。
「私たちの NVIDIA GEAR 研究所の一部は、今や夜間に休むことなく自己改善を続けています」と、NVIDIA の AI ディレクターであるジム・ファン氏は LinkedIn の投稿で書きました。「私たちは朝になってからその報告を読むだけです」
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What happens when you give AI coding agents a lab full of robotic arms, some compute resources, and a “generous token budget” for teaching the robots various tasks? The agents can apparently figure out a training regimen that teaches the robots to successfully cut zip ties and even insert GPUs into thin sockets on motherboards.
That glimpse into how AI can act in a fully autonomous way to automate robot training was made possible by a new agent harness framework—software that wraps around AI models to enable their use of various tools while also providing capabilities such as memory, context, constraint, and feedback loops. That agentic harness, called ENPIRE, was developed by robotics researchers at the NVIDIA GEAR (Generalist Embodied Agent Research) lab alongside collaborators from Carnegie Mellon University in Pittsburgh and the University of California, Berkeley.
“A part of our NVIDIA GEAR lab now self-improves tirelessly overnight,” wrote Jim Fan, director of AI at NVIDIA, in a LinkedIn post. “We just read the reports in the morning.”
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