6月16日に公開されたNVIDIAの研究によると、NVIDIA GEARラボはカーネギーメロン大学およびUCバークレーと連携し、ENPIREというエージェント型ハーネスのフレームワークを発表しました。このフレームワークは、AIコーディングエージェントがロボットの訓練を自律的に指揮できるようにします。フレームワークにより、AIエージェントはロボット向けの訓練手法を独自に開発し、改良することができ、成功例には、結束バンド（zip tie）を切断したり、GPUをマザーボードに挿入したりといったデモが含まれます。ENPIREは、自動タスクリセット、ポリシーの洗練、並列ロボット評価、失敗分析を扱う4つのモジュールによって動作します。チームは、このフレームワークを3つのAIコーディングエージェントで検証しました。すなわち、OpenAIのCodex（GPT-5.5）、AnthropicのClaude Opus 4.7、Moonshot AIのKimi K2.6で、それぞれが自己主導のテストのサイクルを通じて異なるアルゴリズム的アプローチを開発しました。
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