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米Hugging Faceは7月7日、オープンソースのロボット学習ライブラリ「LeRobot」の最新版v0.6.0を公開しました。今回の更新はロボット学習のループを閉じることに主眼を置き、行動前に未来を想像する世界モデル型ポリシー、成功可否を判定する報酬モデル、失敗を学習データに変える配備用CLI、6種の新しいシミュレーション評価基準を一挙に導入しました。同日、半導体大手NVIDIAとの協業拡大も発表され、両社の開発者基盤が結び付きます。
目玉は未来を想像する3つの世界モデル型ポリシー（VLA-JEPA、FastWAM、LingBot-VA）です。いずれも学習時に未来フレームを予測しますが、推論時には想像の処理を省くため、追加コストなしで恩恵を得られる設計が特徴です。さらにGR00T N1.7やMolmoAct2など新たなVLAが加わり、モデルの選択肢が一段と広がりました。
新設された報酬モデルAPIには、100万を超える軌跡で学習した汎用モデル「Robometer」と、学習不要でVLMを流用する「TOPReward」が並びます。配備用の新CLI「lerobot-rollout」はDAgger方式の人手介入に対応し、ロボットが失敗した瞬間に操作を引き継いで修正データを記録できます。収集・微調整・再配備という改善の循環が、コマンド一つで回せるようになりました。
NVIDIAとの協業では、商用利用が可能な初のオープンなロボット基盤モデルIsaac GR00T 1.7と、データ収集基盤Isaac TeleopがLeRobotに統合されました。物理AI向けの世界基盤モデル「Cosmos 3」も近日中に加わる予定です。NVIDIAの300万人のロボット開発者とHugging Faceの1600万人のAI開発者が結び付き、物理AIの開発が加速します。
基盤となる依存関係は約40%削減され、pip installが軽量になりました。加えてFSDPによる複数GPU学習やHF Jobs上のクラウド学習にも対応し、単一GPUに収まらない大規模モデルの訓練も容易になっています。オープンソースの協調がロボット開発の民主化をどこまで押し進めるのか、次の展開が注目されます。