計画中 に関する最新の記事

PyPoseは、開発者や研究者のためにロボットプログラミングを簡単にするよ。

新しい方法で、ロボットが言語やフィードバックを通じてタスクを学べるようになったんだ。

新しい方法で、ロボットが自然言語の指示を使って物を再配置できるようになったよ。

新しい方法でロボットが共有スペースで人がどう動くかを予測できるようになるんだ。

ロボットが階層的タスク管理を使ってうまく協力する方法を探ってる。

CompAgentは、複雑なプロンプトを分解することで、テキストからの画像生成を改善するよ。

ファウンデーションモデルは、自動運転技術の未来を変えてるね。

未来の出来事を予測することで、日常生活や技術における決定が影響される。

外部ガイダンスを使ってLLMを計画タスクに統合するための構造的アプローチ。

新しいアプローチで、ツールの使い方が効果的になって、言語モデルの科学的推論が向上するよ。

この研究は、LLMが計画の効率と成功率をどう向上させるかを明らかにしている。

MoNetは、ロボットがリアルな環境で自律的に学んだり動いたりする能力を強化する。

新しい方法が科学ミッションのローバー計画を改善して、効率性と信頼性を確保してるよ。

エージェントAIは、機械がさまざまな環境で学習して動作する方法を変えちゃうんだ。

多様な環境での計画定義生成における言語モデルの限界を調査する。

最適化タスクにおける人間とAIのチームワークのダイナミクスを探る。

GPT-4はクラシックゲームDOOMとやり取りする能力を示している。

新しいアプローチが対話システムの会話管理を向上させる。

強化学習とメタオペレーターを組み合わせることで、複雑なタスクの意思決定が改善されるよ。

新しいベンチマークが、機械が異なるデータタイプを使って複雑なタスクをどのように計画するかを評価する。

自動運転車の意思決定と説明可能性を探る。

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。