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AI要約 NVIDIAはICRA（国際ロボティクス会議）で、シミュレーションで習得したスキルを現実世界へ汎化できる自律ロボティクスの研究成果を発表した。制御されたデモから信頼性の高い実世界の身体性AIへの移行を目指す。

EN NVIDIA Research unveiled work at ICRA aimed at bridging the sim-to-real gap, enabling robots to transfer skills learned in simulation into reliable, generalizable embodied autonomy in the real world.

AI要約 物理環境で動作するMLLMベースの具身化エージェントに長期ユーザー履歴を活用したパーソナライズ機能を組み込む研究。

EN A research paper proposing personalization methods for MLLM-based embodied agents that adapt to individual users over extended interaction histories in physical environments.

AI要約 大規模マルチモーダルモデル（LMM）の知覚・推論能力が、創造的な物理的タスクへ汎化できるかを検討した研究論文。

EN A research paper examining whether perception and reasoning capabilities of large multimodal models generalize to creative physical intelligence tasks.

AI要約 Google DeepMindは身体化推論モデル「Gemini Robotics-ER 1.6」を発表した。空間理解や複雑なタスク計画能力を強化し、実世界のロボット操作精度を向上。Gemini APIを通じて開発者が利用できる。

EN Gemini Robotics ER 1.6: Enhancing spatial reasoning and multi-view understanding for autonomous robotics.

AI要約 Google DeepMind は、Gemini を基盤とする汎用ゲームAIエージェント「SIMA 2」を発表した。前世代と比べ複雑な指示への追従や推論能力が向上し、未学習のゲーム環境でも自己学習を通じてタスクを遂行できるようになった。

EN Introducing SIMA 2, a Gemini-powered AI agent that can think, understand, and take actions in interactive environments.