計画中 に関する最新の記事

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。

LLMがルールをどれだけ理解して適用できるかを評価する新しい方法。

研究によると、ウェブエージェントの効果を高めるためのカギは計画だって。

方法は、ロボットが人間の例からサブゴールを通じてタスクを学ぶのを助ける。

ロボットが人間ともっと上手く協力する方法を、関連性に焦点を当てて見つけよう。

新しいフレームワークが四足ロボットの様々な地形での動きを向上させる。

自動運転車の意思決定の進展についての見解。

MotionComは、オブジェクトを画像に動的に追加する方法を革命的に変える。

RenderWorldは、安全な自動運転技術のために視覚データを利用してるよ。

AIシステムは探索とモチベーションを通じて学び、タスクのパフォーマンスを向上させる。

新しいフレームワークが、視覚理解と推論を改善することでAIの計画を強化するよ。

混雑した環境で衝突を避けながらロボットの動きを管理する方法。

ロボットが予期しない状況にうまく適応するための方法。

新しいフレームワークは人間の行動を理解することで、人間とロボットのチームワークを改善する。

o1モデルがどのようにアクションを計画し、さまざまなタスクでのパフォーマンスを見ていこう。

この方法は、機械が説明動画に基づいてアクションをうまく計画するのに役立つ。

LoRAレイヤーがAIの推論や計画能力をどう高めるか探ってみて。

ドローンは賢い意思決定と効率的な計画で捜索救助活動を強化するんだ。

ロボットは未来のタスクのためにより良い計画を立てることで効率を高めるんだ。

マルチエージェントシステムは、ロボットが一緒に働きながら学んだり適応したりするのを助けるんだ。