Sergey Levine

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。

ロボットはリアルタイムで人間のフィードバックを受けることで適応して改善していくんだ。

生成された出力の多様性を維持しながら拡散モデルを強化する新しい方法。

高品質なデータを効率的に生成するための拡散モデルを強化する方法。

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。

対比学習が時系列予測と計画をどう改善するかを学ぼう。

デジタルエージェントのパフォーマンスを評価して改善する方法に注目。

新しい方法がロボットの運転安全性を高めつつ、学習スピードも向上させる。

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。

デジタルアシスタントを継続的な学習でより賢くする新しいアプローチ。

革新的なアプローチが予測できない環境での距離計算を改善する。

VOCsは、未来の動画状態を効率よく予測するための簡単な方法を提供してるよ。

DNAやタンパク質工学でより良い結果を出すためのデザイン手法を組み合わせる新しいアプローチ。

新しい方法で、AIを使って脚付きロボットの複雑な環境での動きが改善されてるよ。

ロボットに歩き方や物を扱う方法を教える新しい手法。

ロボットは音声と画像の両方を理解することでナビゲーションを改善するんだ。

新しい方法が強化学習を使って拡散モデルのガイダンスを改善するんだ。

RLがターゲット成果のために拡散モデルをどう改善するか探ってる。

ロボットに新しいタスクをもっと効率的に教えるために言語を使う。

複雑な調整を避けながら、拡散モデルを強化する革新的なアプローチ。

AIは everyday tasks をより良く支援し、ユーザーを強化するために進化してる。

新しい方法がロボットの意思決定を過去の知識を使って改善する手助けをするよ。

RLDGは高品質なデータでロボット学習を強化して、タスクのパフォーマンスを向上させるよ。