ロボットスキルの応用を革命ロボットスキルの応用を革命的に変える応をより良くする。新しいフレームワークがロボットのタスク適人工知能セマンティックスキルグラウンディングを使ったロボットタスクの実行向上ロボットが異なる環境でスキルをうまく適応させるためのフレームワーク。Jul 2, 2025 ― 1 分で読む
目標のためのスキルベースの目標のためのスキルベースの学習ワーク。目標達成のためにスキルを調整するフレーム機械学習スキルベースの学習で長期目標達成を改善する新しいフレームワークが、習得したスキルと適応型ポリシーを使って目標達成を強化するよ。Jun 25, 2025 ― 1 分で読む
多様な政策による意思決定多様な政策による意思決定ームワーク。複雑な環境での適応型意思決定のためのフレ機械学習多様な意思決定ポリシーのための新しい方法異なる好みに応じたポリシーを生成する新しいアプローチ。Jun 24, 2025 ― 1 分で読む
マルチタスクにおけるオフラマルチタスクにおけるオフラインRLのブレイクスルー善される。新しい方法で混合データの質からの学習が改機械学習オフラインマルチタスク強化学習の進展新しい方法がオフラインRLで質の異なるデータセットからの学習を向上させる。Jun 20, 2025 ― 1 分で読む