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NVIDIAのT3000とT2000は、Blackwell世代のedge AIをロボット本体側に寄せる新モジュールだ。865 FP4 TFLOPS、Cosmos 3 Edge、memory削減用agent skillsが、クラウドに頼れないphysical AIのコスト線を下げる。

Robostral Navigateは、LiDARもdepth sensorも使わない8B navigation modelだ。Mistralは、unseen R2R-CEで76.6% success rateを出し、multi-sensor方式を4.5 points上回ったと説明している。

NVIDIAとHugging FaceはIsaac GR00T 1.7、Isaac Teleop、データセット、ロボットワークフローをLeRobotへ統合した。NVIDIAの300万人のロボット開発者とHugging Faceの1,600万人のAIビルダーをつなぐ動きだ。

ロボットやエージェントの計画で、固定されたworld modelが分布変化に弱い問題を狙う研究だ。AdaJEPAはMPCの再計画ごとに1回のgradient stepと直近5遷移のbufferでモデルを更新する。

価格以上に問われたのは遠隔支援だ。HNでは、自律処理と人間の介入の境界が議論された。

Figureの保有ロボット数が初めて人員数を上回った。Brett Adcockが共有したグラフは、2026年にロボット台数が急伸し、社員数の線が数百人規模で緩やかに推移する様子を示す。

AnthropicのProject Fetch第2段階は、エージェント評価をソフトウェアだけでなく物理ロボットへ広げた。Opus 4.7は前年のOpus 4.1支援チームより約20倍速く進めた一方、最終的なボール取得には失敗した。

Qwenはrobotics向けfoundation modelをnavigation、manipulation、world modelingの3系統でまとめた。Qwen-Robot Suiteの焦点は、物理世界を理解するAIを実際の行動へ接続するagent stackだ。

リアルタイムアニメーションとロボット動作生成が単一の生成モデルに近づいた。NVIDIA ResearchはMotionBricksで35万超の動作クリップ、15,000 FPS、2ms遅延を示した。

NVIDIAはOmniverse、Cosmos、Isaac、Metropolis、Alpamayo、Jetsonをagent-callableなopen source physical AI skillとして公開した。Pegatron 67%、Delta 17%、Foxconn 3%など製造現場の数値も示された。

NVIDIAはCosmos 3を物理AI向けのオープンomnimodelとして公開した。SuperとNanoに加え、6種類の合成データセット、Hugging Faceチェックポイント、GitHubレシピが示された。

NVIDIAのopen humanoid reference designは、Unitree H2 Plus、Sharpaの5本指ハンド、Jetson AGX Thor T5000を統合する。75自由度と2,070 FP4 TFLOPSの構成で、研究室間の比較可能性を高める狙いだ。