概要
Hugging Faceのロボット学習向けライブラリ「LeRobot」がv0.6.0にアップデートされました。ロボット学習のループ（想像・評価・改善）を一通り閉じることを目指した大型更新です。
何が発表・更新されたのか
未来を「想像」してから行動する世界モデル系ポリシー（VLA-JEPA、FastWAM、LingBot-VA）や、多数の新しいVLA（GR00T N1.7、MolmoAct2、EO-1、EVO1、Multitask DiT）が追加されました。さらにロボットの成否を判定する報酬モデルAPI（Robometer、TOPReward）、評価用CLI「lerobot-eval」、デプロイ用CLI「lerobot-rollout」、6つの新しいシミュレーションベンチマークなども導入されています。
なぜ重要なのか
成功判定・進捗推定という、これまで抜けがちだったロボット学習の要素が統一APIとして整備された点が大きな進歩です。世界モデルが実際にロボット制御に役立つのかという研究上の問いにも、複数の実装で取り組めるようになりました。
誰に関係があるのか
ロボット学習やAIエージェントを研究・開発する技術者、ロボティクスに取り組む企業や研究機関が主な対象です。実機（SO-100/101など）や中規模GPUでも動く軽量モデルが含まれるため、個人開発者にも関係します。
仕事や業務でどう使えるのか
lerobot-trainやlerobot-rolloutを使って、モデルの学習・評価・実機デプロイを一貫して行えます。データセットは深度情報対応・VLMによる自動アノテーション・最大2倍高速なデータ読み込みに対応し、HF Jobsを使ったクラウド学習も可能です。
注意点
GR00T N1.7はN1.5を置き換えるため、N1.5が必要な場合はlerobot==0.5.1を固定する必要があります。各モデルには推奨GPUメモリ（例:MolmoAct2はbf16で約12GB）などの動作条件があるため、導入前に公式ドキュメントの確認をおすすめします。
公式情報
関連キーワード
- LeRobot
- Hugging Face
- VLA（Vision-Language-Action）
- 世界モデル（World Model）
- NVIDIA GR00T
- ロボット学習
