トピック: Zero-shot Transfer

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南京大学などのチームが発表した行動識別型世界モデルAD-WMは、ロボット制御での候補行動比較能力を高め、実機ピック・アンド・プレース成功率を42.2%から71.1%に向上させた。

米スタンフォード大学などの研究チームが、多関節工具をロボットハンドで自律操作する汎用フレームワーク「Mana」を発表した。製造・物流・医療現場の自動化水準を大幅に引き上げる可能性がある。