計画中 に関する最新の記事

スタッケルバーグプランニングの難しさを従来の手法と比べて見てみよう。

エージェントの協調を良くするために、機械学習とヒューリスティックサーチを統合する方法を見てみよう。

ロボットがタスクの失敗をリアルタイムで検出して修正するのを助けるシステム。

ロボットは物体操作中の不確実性をうまく扱うことで押す作業を改善する。

研究によると、プランニングはテキスト生成モデルの精度と信頼性を高めるらしいよ。

目標認識は、さまざまな状況で行動を通じて意図を特定するのに役立つ。

AIエージェントは、私たちがタスクや課題に効率的に取り組む方法を変えてるよ。

新しいフレームワークが未知の環境におけるロボットの安全性とナビゲーションを向上させる。

新しいフレームワークは、高度な学習技術を通じて自動運転車の挙動を改善する。

新しい方法がダイナミックな状況でのロボットの経路計画を向上させる。

新しいアプローチがロボットを複雑な環境で安全にナビゲートさせるのを助けてるよ。

新しい方法が、LLMと論理的推論を使って不完全なユーザーリクエストへの応答を改善するよ。

研究が言語スキルと認知機能の関係を明らかにした。

ゲームやシミュレーションでの計画戦略を適応的なアプローチで改善すること。

SNNが自律運転システムのエネルギー効率をどう高めるかを見つけよう。

強化学習における計画と意思決定を改善する新しい方法。

複雑なAI推論の課題に対するサブゴールベースの手法を見てみよう。

研究者たちは、不確実な環境でロボットの精度を高めるためのタッチベースのメソッドを提案してるよ。

新しい方法が既存の知識を使って計画のスピードと効率をアップさせるよ。

研究によると、モデルは料理レシピのステップ間の依存性に苦しんでいる。

バウンディングボックス推論は、モデルベースの強化学習における意思決定を強化する。

新しいアルゴリズムがロボット検査の効率を向上させて、いろんな現実のアプリケーションに役立ってるよ。

新しいベンチマークがロボットアプリケーションにおける言語モデルの効果を評価する。

人間の介入なしでロボットが移動できるコンパクトな方法が出てきてるね。

新しい方法がロボットのナビゲーションと障害物回避を改善する。

新しい方法がロボットがタスクを効率的に学ぶためのより良い方法を提案してるよ。

GCS*は複雑な環境での効率的な経路計画の新しい方法を提供するよ。

新しい尺度が、人々がロボットの能力をコミュニケーションを通じてどう捉えているかを評価する。

新しい方法がロボットが不確実な接触のタイミングを管理するのを改善することを目指している。

ユニバーサルプランは、さまざまな環境や状況でロボットの動きを効率化するよ。

自律型言語モデルエージェントがもたらす脅威とその弱点を調べる。

この方法は、予測と適応型アクションモデルを使って計画の効率を向上させるよ。

この方法は、各推論ステップで検証を実施することで視覚的推論を強化する。

新しい方法がAIにランドマークを使って都市をナビゲートすることを教えてるんだ、段階的な指示なしでね。

オントロジーを統合することで、不確実で複雑な環境での計画が強化されるんだ。

この記事では、ロボットがキッチンでキャンセル命令をうまく処理する方法について話してるよ。

この研究は、計画がテキスト生成における事実の誤りを減らすのにどう役立つかを調べてるよ。

ロボットはタッチと視覚を使って物の位置を見つけるスキルを向上させるんだ。

新しいアプローチが、オブジェクトに焦点を当てることで強化学習における意思決定を改善する。

新しい方法がエージェントの目標理解の効率と精度を向上させる。