10月28日（水）の話

毎朝 5:30 に各社の公式発表から集めた候補のうち、この回のテーマに合う 26 件を AI に見せました。AI は検索を使わず、候補にある事実だけで下書きを書き、出典と結びつく話だけを載せています。くわしくはこのサイトのしくみへ。

AI に見せた候補（26 件）

1. Full-Weight VLA Fine-Tuning Without an fp32 Master Copy Silently Erases Most Updates arXiv ・ 10/26この回で使った
2. DiscoDemo: Discovering Efficient and Diverse Robot Demonstrations for Imitation Learning arXiv ・ 10/26
3. Move, don't think: sample-efficient collision avoidance with lossy proximity sensors arXiv ・ 10/26
4. EgoForesight: Effectively Scaling Policy Learning with Noisy Egocentric Actions arXiv ・ 10/26
5. See What I Need, Dream What I Want: A Navigation Foundation Model on a Self-Constructed Representation Space arXiv ・ 10/26
6. Charger Logistics and Aurora to Begin Scaling Autonomous Fleet to 500 Trucks Aurora Innovation ・ 10/26この回で使った
7. PhysibleMDM: Enforcing Inference-Time Physical Feasibility Constraints on Motion Diffusion Models via Noise Optimization arXiv ・ 10/23
8. openpilot 0.11.2 comma.ai ・ 10/23この回で使った
9. TerraTransfer++: Demonstration-Free End-to-End Planner arXiv ・ 10/23
10. Integrated Longitudinal and Lateral Control for High-Speed Platooning of Articulated Vehicles arXiv ・ 10/23
11. Tactile-Based Robotic Manipulation: From Mechanics-Driven to Data-Driven Perspectives arXiv ・ 10/23
12. MPBRS: Multi-Potential-Based Reward Shaping for Unified Reward Configuration in Humanoid Locomotion arXiv ・ 10/23
13. Using AI Agents to Teach Robots Like Microduck to Walk in Simulation NVIDIA ・ 10/23
14. MuJoCo 3.17.0 Google DeepMind ・ 10/23
15. Genesis v1.4.5 Genesis-Embodied-AI ・ 10/23
16. Warping the Workspace: Expanding Visual Access with Adjustable Reach Mapping for Humanoid Teleoperation arXiv ・ 10/22
17. COWBOY: A Scalable Sim-to-Real Framework for Learning Contextual Whole-Body Manipulation arXiv ・ 10/22
18. Real2Sem2Real: 3D Semantic Augmentations for Robot Learning from a Single Human RGB Demonstration arXiv ・ 10/22
19. One Policy, Many Styles: Where to Aggregate Preferences for Steerable Humanoid Control? arXiv ・ 10/22
20. T-WLA: Bridging Slow Vision and Fast Touch arXiv ・ 10/22
21. EmbodyHOI: Embodiment-Aware Generation of Hand-Object Interactions for Humanoid Dexterous Manipulation arXiv ・ 10/21
22. NVIDIA Open Models Advance Europe’s Sovereign Intelligence Across Industries NVIDIA ・ 10/21
23. DexGraspFlow: Topology-Aware SE(3) Flow Matching for Cross-Embodiment Dexterous Grasp Generation arXiv ・ 10/21
24. Visual Task Modeling and Automated Planning for Humanoid Robots in Education of Individuals with Autism Spectrum Disorder arXiv ・ 10/21
25. Training Controllable World Models via Action Influence Maximization arXiv ・ 10/21
26. What Would Removing This Corruption Change? Failure Attribution for Vision-Language-Action Models arXiv ・ 10/21

題とリンクは各発表元の発表のままです（一覧は trends.snamo.jp が作成）。

下書き（AI が最初に書いた文）

1. 自動運転トラック 500 台の拡大計画（新しい話）
発表日: 2026-10-26
- なにが起きた
  すず「トラックを自動で走らせる計画が、大きく広がるみたいだよ！」
  しおり「荷物を運ぶ会社と自動運転の会社が組んで、500 台規模まで広げ始めるんだ」
- たとえると
  すず「500 台ってすごいの？」
  しおり「数台のテスト走行から、学校全体の荷物を全部運べるような大きなチームに育てる感じだよ」
- なぜ大事
  すず「私たちの暮らしも変わるのかな？」
  しおり「たくさんの荷物を夜でも安全に運べるようになって、荷物が届くまでの流れがスムーズになるかもしれないよ」
- くわしく
  しおり「Aurora Innovation の発表（出典 6）。題名に『Autonomous Fleet to 500 Trucks』とあるけれど、詳しい中身はまだ書かれていないよ」
- ふつうの要約
  Aurora Innovation と Charger Logistics は、自動運転トラックの規模を 500 台まで拡大する取り組みを開始すると発表した。実用化に向けた大規模なフリート運用の動きとなる。具体的な時期や走行地域などの詳細は公表されていない。

2. 運転支援システムに新しい運転モデルと車種が追加（新しい話）
発表日: 2026-10-23
- なにが起きた
  すず「車を自分で運転するのを助けてくれるソフトが新しくなったの？」
  しおり「うん。新しい頭脳モデルが入って、乗れる車も増えたよ」
- たとえると
  すず「どんなふうに変わったの？」
  しおり「メガネの度を合わせて周りがよく見えるようになって、新しい自転車にも乗れるようになった感じだよ」
- なぜ大事
  すず「運転する人にとって便利になるの？」
  しおり「運転手の見守り機能も良くなって、対応する車を持っている人がより安全に移動しやすくなるよ」
- くわしく
  しおり「comma.ai の発表（出典 8）。『chestnut-class』という新しいモデルや、フォルクスワーゲンの ID.4 への対応、運転手の見守りの改善が書かれているよ」
- ふつうの要約
  comma.ai は、オープンソースの運転支援ソフトウェア「openpilot」のバージョン 0.11.2 を公開した。発表によると、新たに chestnut クラスの運転モデルを導入したほか、ドライバー監視機能の強化や Volkswagen ID.4 への対応が行われた。

3. ロボットを動かす計算で学習が消えてしまう問題を発見（新しい話）
発表日: 2026-10-26
- なにが起きた
  すず「ロボットの頭脳を育てるときに、勉強したことが消えちゃう問題が見つかったんだって！」
  しおり「数字の記録の仕方が原因で、小さな学びが切り捨てられていたんだ」
- たとえると
  すず「どうして消えちゃうの？」
  しおり「ミリ単位の細かい長さを測りたいのに、大雑把な定規を使ったせいで小さな変化をぜんぶ切り捨てていた状態だよ」
- なぜ大事
  すず「ロボットの研究に困るの？」
  しおり「せっかく教えた動きがうまく身につかない理由がわかったから、これからはもっと賢いロボットを無駄なく育てられるよ」
- くわしく
  しおり「論文（出典 1）。元の数値を残さずに bfloat16 形式だけで学ぶと、512 分の 1 未満の小さな変化が切り捨てられる（『silently rounding away』）と指摘されているよ」
- ふつうの要約
  arXiv で公開された論文によると、見て・聞いて・動く VLA モデルのファインチューニングにおいて、fp32 のマスターコピーを持たずに bfloat16 だけで重みを更新すると、小さな勾配更新が丸め処理で消失する現象が確認された。公開されている 12 の VLA コードベースのうち 9 つで同様の設定が見られたと報告されている。

用語:
- オープンソースソフトウェア = だれでも中身のプログラムを見て、直したり配ったりできる仕組み
- VLA = 見たもの（画像）や言葉（言語）を理解して、手足の動き（行動）につなげるロボット向けの頭脳
- ファインチューニング = すでに賢くなった頭脳に、特定の仕事のやり方を追加で教えて仕上げること