Quan Vuong

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。

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。

Vid2Robotは、ロボットが動画を見るだけでタスクを学べるようにする。

この記事では、深層強化学習における価値関数の分類の使い方について話してるよ。

この記事では、ロボットのスキル評価におけるシミュレーションの役割について話してるよ。

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。

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。

ロボットは今や言語コマンドを理解して、効果的に物をつかむことができるようになった。

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。