RoboACE、LIBERO-PROでロボットの成功率向上を報告

RoboACEを発表した研究者らは、ロボットエージェントが練習課題と実行手順の両方を見直して能力を高める方法を提案している。この枠組みは基盤モデルを凍結したまま、練習カリキュラムの更新と実行ハーネスの更新を交互に行う。

研究者らの評価では、モデルを凍結したまま運用した構成で、LIBERO-PROの成功率は74.0％に達した。これは初期構成を15ポイント、ビジョン・言語・行動コントローラーによる直接実行を13.5ポイント上回った。