Dorsa Sadigh

VLMを改善するための重要な洞察を探ってるよ。

研究が、さまざまな作業経験でロボットを訓練するメリットを明らかにした。

言語がロボットのタスク学習を効果的に助ける方法を見つけよう。

手描きのスケッチがロボットのタスクパフォーマンスをどう向上させるか探ってるんだ。

ロボットはさまざまな分野で適応してタスクをこなすことを学んでるよ。

ロボットは、自分の環境を積極的に探検することで質問に答えるのが得意だよ。

汎用ロボットのポリシーは、ロボティクスにおける多様なタスクへの適応力を高める。

ロボットは今、複雑なタスクを完了するために助けを求めることができるようになった。

新しいモデルが、ロボットに視覚と言語の入力を使ってタスクをより良く学ばせることを可能にした。

FLAIRは、移動に問題がある人がもっと自立して楽しく食べられるように手助けするよ。

研究によると、ロボットは以前のタスクの動作パターンを使って学習を向上させることができるんだ。

新しい方法が、ロボットがオンラインの人間の動画を使ってタスクを学ぶ手助けをして、トレーニングの必要性を減らしてるよ。

Vocal Sandboxは、人間とロボットがインタラクティブラーニングを通じてスムーズにコラボできるようにするんだ。

みんなでロボットを教えるために、クラウドソーシングデータを使った楽しい方法だよ。

ロボットがどうやって学ぶかと、その過程での課題についての考察。

新しい方法でロボットのタスク学習と適応性が向上した。