フェイスを抱き締めることは、自動運転機のトレーニングデータでレロボットプラットフォームを強化します
昨年、著名なAI開発プラットフォームであるHugging Faceは、実世界のロボティクスアプリケーションを強化するためのオープンAIモデル、データセット、ツールの包括的なスイートであるLeRobotを導入しました。今週、彼らはAIスタートアップのYaakと提携し、LeRobotをさらに充実させる大きな一歩を踏み出しました。共同で、賑やかな都市の通りなど多様な環境での自律航法用に特別に設計された大規模なトレーニングセットであるLearning to Drive（L2D）データセットを導入しました。
L2Dデータセットは、1ペタバイトを超える膨大なもので、ドイツの運転学校で使用される車に搭載されたセンサーから収集されたデータで満ちています。このデータセットは、建設ゾーンのナビゲーションから高速道路の巡航まで、カメラ、GPS、車両ダイナミクスセンサーで記録された幅広い運転体験を捉えています。このユニークなコレクションは、インストラクターと生徒の両方の視点から実世界の視点を提示します。
AlphabetのWaymoやComma AIなど、他のオープンな自動運転トレーニングデータセットも存在しますが、これらはオブジェクト検出や追跡といった特定のプランニングタスクに焦点を当てることが多いです。これらは詳細な注釈を必要とし、L2Dの作成者によると、スケーリングのボトルネックになる可能性があります。対照的に、L2Dは「エンドツーエンド」の学習を促進するために構築されており、AIモデルが生のセンサー入力から直接アクションを予測できるようにします。例えば、カメラ映像に基づいて歩行者が道路に踏み出すタイミングを判断するなどです。
L2Dデータセットのデータのサンプルで、複数のセンサーによって収集されました。画像提供：Hugging Face Yaakの共同創業者Harsimrat SandhawaliaとHugging Faceのロボティクス向けAIチームのRemi Cadeneは、ブログ投稿で興奮を表明し、「AIコミュニティは今、エンドツーエンドの自動運転モデルを構築できます。L2Dは、ユニークで多様な「エピソード」を提供し、AIコミュニティにエンドツーエンドの空間知能のトレーニングを可能にする最大のオープンソース自動運転データセットを目指しています」と述べました。
Hugging FaceとYaakは、この夏に実世界でのアクションに備えています。彼らはL2DとLeRobotでトレーニングされたモデルを、もちろん安全運転手を乗せて実際の運転条件下でテストする計画です。彼らはAIコミュニティに対し、モデルを提出したり、複雑なロータリーのナビゲーションや狭い駐車スペースのマスターといった特定のタスクを提案したりすることで貢献するよう招待しています。これらのテスト中に評価されます。
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コメント (8)
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![JohnYoung]()
JohnYoung
2025年8月12日 10:01:01 JST
This LeRobot upgrade sounds like a game-changer for robotics! 🚀 Adding self-driving data is huge—imagine smarter robots navigating our world. But I wonder, will this make it harder for smaller AI startups to keep up with big players like Hugging Face?
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![LiamWalker]()
LiamWalker
2025年7月31日 10:41:20 JST
Super cool to see Hugging Face leveling up LeRobot with self-driving data! 🚗 Makes me wonder how fast we’ll see robots zipping around like in sci-fi movies. Exciting stuff, but hope they’re keeping an eye on the ethical side too!
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![RogerGonzalez]()
RogerGonzalez
2025年7月31日 10:41:20 JST
Super cool to see Hugging Face leveling up LeRobot with self-driving data! 🚗💨 This could really push robotics forward, but I wonder how they’ll handle the ethical side of autonomous systems. Exciting times!
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![CharlesYoung]()
CharlesYoung
2025年4月26日 2:49:50 JST
¡La actualización de LeRobot de Hugging Face con los datos de Yaak es un cambio de juego! Es increíble lo mucho más suave que es el proceso de entrenamiento ahora. La única desventaja es la curva de aprendizaje, pero una vez que lo entiendes, es como tener un amigo robot ayudándote! 🤖
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![DanielThomas]()
DanielThomas
2025年4月26日 2:08:08 JST
하깅 페이스의 LeRobot이 Yaak의 데이터로 업그레이드되어서 정말 혁신적이야! 트레이닝 프로세스가 얼마나 부드럽게 변했는지 놀라워. 유일한 단점은 학습 곡선인데, 한번 익히면 로봇 친구가 도와주는 것 같아! 🤖
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![JimmyJohnson]()
JimmyJohnson
2025年4月25日 16:00:47 JST
O upgrade do LeRobot da Hugging Face com os dados da Yaak é um divisor de águas! É incrível como o processo de treinamento está muito mais suave agora. A única desvantagem é a curva de aprendizado, mas uma vez que você pega o jeito, é como ter um amigo robô te ajudando! 🤖
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昨年、著名なAI開発プラットフォームであるHugging Faceは、実世界のロボティクスアプリケーションを強化するためのオープンAIモデル、データセット、ツールの包括的なスイートであるLeRobotを導入しました。今週、彼らはAIスタートアップのYaakと提携し、LeRobotをさらに充実させる大きな一歩を踏み出しました。共同で、賑やかな都市の通りなど多様な環境での自律航法用に特別に設計された大規模なトレーニングセットであるLearning to Drive（L2D）データセットを導入しました。
L2Dデータセットは、1ペタバイトを超える膨大なもので、ドイツの運転学校で使用される車に搭載されたセンサーから収集されたデータで満ちています。このデータセットは、建設ゾーンのナビゲーションから高速道路の巡航まで、カメラ、GPS、車両ダイナミクスセンサーで記録された幅広い運転体験を捉えています。このユニークなコレクションは、インストラクターと生徒の両方の視点から実世界の視点を提示します。
AlphabetのWaymoやComma AIなど、他のオープンな自動運転トレーニングデータセットも存在しますが、これらはオブジェクト検出や追跡といった特定のプランニングタスクに焦点を当てることが多いです。これらは詳細な注釈を必要とし、L2Dの作成者によると、スケーリングのボトルネックになる可能性があります。対照的に、L2Dは「エンドツーエンド」の学習を促進するために構築されており、AIモデルが生のセンサー入力から直接アクションを予測できるようにします。例えば、カメラ映像に基づいて歩行者が道路に踏み出すタイミングを判断するなどです。
Yaakの共同創業者Harsimrat SandhawaliaとHugging Faceのロボティクス向けAIチームのRemi Cadeneは、ブログ投稿で興奮を表明し、「AIコミュニティは今、エンドツーエンドの自動運転モデルを構築できます。L2Dは、ユニークで多様な「エピソード」を提供し、AIコミュニティにエンドツーエンドの空間知能のトレーニングを可能にする最大のオープンソース自動運転データセットを目指しています」と述べました。
Hugging FaceとYaakは、この夏に実世界でのアクションに備えています。彼らはL2DとLeRobotでトレーニングされたモデルを、もちろん安全運転手を乗せて実際の運転条件下でテストする計画です。彼らはAIコミュニティに対し、モデルを提出したり、複雑なロータリーのナビゲーションや狭い駐車スペースのマスターといった特定のタスクを提案したりすることで貢献するよう招待しています。これらのテスト中に評価されます。
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2025年8月12日 10:01:01 JST
This LeRobot upgrade sounds like a game-changer for robotics! 🚀 Adding self-driving data is huge—imagine smarter robots navigating our world. But I wonder, will this make it harder for smaller AI startups to keep up with big players like Hugging Face?
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2025年7月31日 10:41:20 JST
Super cool to see Hugging Face leveling up LeRobot with self-driving data! 🚗 Makes me wonder how fast we’ll see robots zipping around like in sci-fi movies. Exciting stuff, but hope they’re keeping an eye on the ethical side too!
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2025年7月31日 10:41:20 JST
Super cool to see Hugging Face leveling up LeRobot with self-driving data! 🚗💨 This could really push robotics forward, but I wonder how they’ll handle the ethical side of autonomous systems. Exciting times!
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2025年4月26日 2:49:50 JST
¡La actualización de LeRobot de Hugging Face con los datos de Yaak es un cambio de juego! Es increíble lo mucho más suave que es el proceso de entrenamiento ahora. La única desventaja es la curva de aprendizaje, pero una vez que lo entiendes, es como tener un amigo robot ayudándote! 🤖
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2025年4月26日 2:08:08 JST
하깅 페이스의 LeRobot이 Yaak의 데이터로 업그레이드되어서 정말 혁신적이야! 트레이닝 프로세스가 얼마나 부드럽게 변했는지 놀라워. 유일한 단점은 학습 곡선인데, 한번 익히면 로봇 친구가 도와주는 것 같아! 🤖
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2025年4月25日 16:00:47 JST
O upgrade do LeRobot da Hugging Face com os dados da Yaak é um divisor de águas! É incrível como o processo de treinamento está muito mais suave agora. A única desvantagem é a curva de aprendizado, mas uma vez que você pega o jeito, é como ter um amigo robô te ajudando! 🤖
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