再現性
Physical AIの再現可能な実験基盤：モデル・データ・機体・環境の来歴管理
Physical AIの実験を後から再構成するため、モデルだけでなくデータ、コード、機体、環境、動的状態、成果物を結ぶ来歴管理の設計を解説します。
Physical AIの評価設計：タスク成功率だけでなく安全性と再現性を測る方法
ロボットAIをタスク成功率だけで判断せず、安全イベント、実行条件、環境変動、試行間の再現性まで測定する評価設計を整理します。
Physical AIの実験を後から再構成するため、モデルだけでなくデータ、コード、機体、環境、動的状態、成果物を結ぶ来歴管理の設計を解説します。
ロボットAIをタスク成功率だけで判断せず、安全イベント、実行条件、環境変動、試行間の再現性まで測定する評価設計を整理します。
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