Reka
NexusAi サマリー： Rekaは、物理環境におけるリアルタイム認識を実現するため、オムニモーダルモデルと低レイテンシのクラウドを開発しています。一人称視点の動画、軌跡データ、蒸留モデル、量子化ランタイムを組み合わせ、毎秒24フレームでの運用を可能にします。
NexusAi 概要
Rekaのワークフローでは、一人称視点の同期動画、世界モデルの映像、ロボットの軌跡データを取り込み、アノテーション、検索、蒸留推論を適用して、ラベル付きイベント、追跡対象のオブジェクト、行動の推奨を生成します。出力は、検索可能な動画クリップ、構造化されたシーン理解、運用レポートに紐づく低レイテンシのアラートです。
主な機能
主な利用者は、決定論的で低レイテンシな認識パイプラインを必要とするロボティクスチーム、ビジョンエンジニア、安全運用チーム、研究グループです。連続した動画ストリーム、オブジェクト単位の追跡、時間ベースのクリップが、説明可能でタイムスタンプの揃った証拠を必要とする自動化、分析、コンプライアンスシステムにつながるプロジェクトに適しています。
- 蒸留したオムニモデルにより、実行コストを大幅に抑えながら教師モデルに近い品質を実現します。
- 量子化した重みによりモデルサイズを縮小し、既存のエッジ・クラウドハードウェアでの実行を可能にします。
- 動画インフラが映像にタグを付けてクリップ化・インデックス化し、インシデントをすばやく検索できるようにします。
- 大規模なRLにより、ベンチマークではなく実運用のタスクに直接合わせてモデルを調整します。
- APIを通じて推論、検索、クリップ取得を利用でき、既存のワークフローに組み込めます。
本番規模で実現するリアルタイムのオムニデータ推論
対象となるユーザー
まずReka Cloudをセットアップし、代表的な動画または軌跡データセットをアップロードして、標準のタグ付けパイプラインを実行し、検索可能なクリップを生成します。充実したAPIドキュメントでは、モデル推論エンドポイント、クリップ検索、アノテーションのエクスポートについて説明しています。SDKとサンプルクライアントを使えば、既存システムとの連携もスムーズです。導入時は、小規模な検証用データセットとタスク特化型のRL調整を重視し、蒸留モデルを顧客の運用目標に合わせます。
NexusAi: オムニデータモデルを1フレームの処理時間に収めること。それが私たちの製品です。
導入方法
Rekaの強みは、データ、モデル開発、リアルタイムインフラを一体化している点です。厳選された一人称視点データセット、タスクに沿ったRL、積極的な圧縮によって、実運用の制約内に収まるモデルを実現します。精度を保ちながら導入可能にするというエンジニアリング上の工夫こそが、認識技術の研究を実稼働システムへ移行するチームにとっての大きな差別化要因です。
ツールを開き、基本的な製品体験を確認します。
アカウントを作成するか、既存のワークスペースにアクセスします。
自分のタスクで速度、品質、適合性を判断します。
最終判断の前に類似AIツールを確認します。
Reka
Reka.aiは、物理世界に向けた基盤的な知能に取り組む研究・エンジニアリングラボです。ロボティクスや運用現場での本番導入を目指し、オムニモーダルモデル、動画インフラ、効率的なランタイムを専門としています。
Rekaは、動画、音声、軌跡データを横断するリアルタイム認識と推論を実現するオムニモデルおよびインフラを開発しています。蒸留、積極的な量子化、タスク特化型の強化学習（RL）を活用し、教師モデルの品質を保ちながらランタイムを軽量化することで、既存のハードウェア上で毎秒24フレームの推論を実現することを重視しています。Reka Cloudは、タグ付け、クリップ作成、検索、判定の集約に対応するAPIと、拡張性の高い動画インフラを提供します。厳選された一人称視点映像や世界モデルの映像に、アノテーションパイプラインと大規模なRLを組み合わせ、ベンチマークの代替指標ではなく、実運用のタスクに基づいてモデルを最適化します。Rekaは、レイテンシ、精度、導入のしやすさが製品化を左右する自動化、安全監視、ロボティクス認識の開発チームを支援します。
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