ディープマインドの新AI、ロボットがウェブ検索でタスクを完了可能に
グーグル・ディープマインド(Google DeepMind)は、同社の強化されたAIモデルにより、ロボットがより複雑なタスクを処理できるようになり、さらにウェブリソースを活用して支援することも可能になったと発表した。グーグル・ディープマインドのロボット工学責任者であるカロリーナ・パラダは、プレスブリーフィングで、同社の最新のAIモデルは、ロボットが物理的環境で行動を実行する前に「事前に複数のステップを計画」することを可能にするために連携していると説明した。
このシステムは、Google DeepMindが3月に発表したAIモデルのアップグレード版である、新しくリリースされたGemini Robotics 1.5と具現化推論モデルGemini Robotics-ER 1.5によって駆動される。ロボットはもはや、紙を折ったり袋のチャックを開けたりするような個々の作業に限定されるものではない。洗濯物を濃い色と薄い色で分類したり、ロンドンの現在の天候に合わせてスーツケースに荷物を詰めたり、ウェブ検索から取得した場所別のガイドラインに基づいてゴミや堆肥、リサイクルの分別を支援したりといった作業をこなせるようになった。
「以前のモデルは、個々の指示を高い汎用性で実行することを得意としていました。「今回のアップデートでは、単一ステップの指示から、物理的なタスクに対する真の理解と問題解決へとシフトしています」。
これを達成するために、ロボットはアップグレードされたGemini Robotics-ER 1.5モデルを採用し、周囲の環境を解釈し、Google検索のようなデジタルツールを活用して追加情報を得る。Gemini Robotics-ER 1.5は、これらの知見をGemini Robotics 1.5用の平易な言語に変換し、ロボットがモデルの視覚的および言語的能力を活用して各ステップを実行できるようにする。

Google DeepMindのAIモデルは、ロボットがタスクを計画し実行するのを支援するために協働する :グーグル関連記事
- Google DeepMindの最適化されたAIモデルがロボットを直接操作
さらにグーグル・ディープマインドは、Gemini Robotics 1.5によって、ロボットがハードウェアの構成に関係なく、互いに「学習」できることを明らかにした。同社は、ALOHA2ロボット(2本のメカニカルアームを持つシステム)で実証されたタスクが、双腕ロボットFrankaとApptronikのヒューマノイドロボットApolloで直接実行できることを発見した。「第一に、単一のモデルを使って、ヒューマノイドを含む非常に多様なロボットを制御することができます。「第二に、あるロボットで習得したスキルを別のロボットに移行することができます」。
この展開の一環として、Google DeepMindはGemini Robotics-ER 1.5をGoogle AI StudioのGemini APIを通じて開発者が利用できるようにしている。
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Claudeの「Cowork」機能は、過去のチャット指示を記憶するようになりました。
AnthropicによるClaudeのメモリシステムへの更新は、AIエージェントの使用における主要な摩擦要因を解消しました。それは、AIが既に保持しているコンテキストを繰り返し説明する必要があるという点です。標準チャットとClaude Coworkのメモリアーキテクチャを統合することで、Claudeはすべてのやり取りで継続性を維持し、別のセッションに切り替えても、あるセッションからの洞察を記憶し続けます。ユーザーは、Claudeのメモリに保存されているあらゆる情報を表示、編集、または削除できるよ
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グーグル・ディープマインド(Google DeepMind)は、同社の強化されたAIモデルにより、ロボットがより複雑なタスクを処理できるようになり、さらにウェブリソースを活用して支援することも可能になったと発表した。グーグル・ディープマインドのロボット工学責任者であるカロリーナ・パラダは、プレスブリーフィングで、同社の最新のAIモデルは、ロボットが物理的環境で行動を実行する前に「事前に複数のステップを計画」することを可能にするために連携していると説明した。
このシステムは、Google DeepMindが3月に発表したAIモデルのアップグレード版である、新しくリリースされたGemini Robotics 1.5と具現化推論モデルGemini Robotics-ER 1.5によって駆動される。ロボットはもはや、紙を折ったり袋のチャックを開けたりするような個々の作業に限定されるものではない。洗濯物を濃い色と薄い色で分類したり、ロンドンの現在の天候に合わせてスーツケースに荷物を詰めたり、ウェブ検索から取得した場所別のガイドラインに基づいてゴミや堆肥、リサイクルの分別を支援したりといった作業をこなせるようになった。
「以前のモデルは、個々の指示を高い汎用性で実行することを得意としていました。「今回のアップデートでは、単一ステップの指示から、物理的なタスクに対する真の理解と問題解決へとシフトしています」。
これを達成するために、ロボットはアップグレードされたGemini Robotics-ER 1.5モデルを採用し、周囲の環境を解釈し、Google検索のようなデジタルツールを活用して追加情報を得る。Gemini Robotics-ER 1.5は、これらの知見をGemini Robotics 1.5用の平易な言語に変換し、ロボットがモデルの視覚的および言語的能力を活用して各ステップを実行できるようにする。

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