Enact
Summer 2026活動中ロボティクスのためのpost-training layer。
- サマリー
- ロボティクス企業向けに、現実世界で信頼できるモデルを作るpost-training基盤を提供する
- 課題
- ロボティクスモデルは現実世界で信頼性を確保するためのデータが不足している
- 解決策
- 実運用での失敗を特定し、対象データの収集・学習・評価を反復してモデルを改善する
AI による要約
- 所在地
- San Francisco, CA, USA
- チーム規模
- 2 人
事業内容
Enactは、ロボティクスモデルを現実世界で信頼できるものにするデータを生成する。rolloutを実行し、失敗を特定し、対象を絞ったデータを収集し、学習・評価を行って再び繰り返すという、改善のための一連のループを運用する。