Self-Reflection(自己反省)がLLMのパフォーマンスに与える影響を網羅的に調査

この記事では、LLMが自分自身の行動を反...
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LLMの推論能力を戦略的に向上させる新しいプロンプト手法『SCoT』

この記事では、LLMの推論能力を向上させ...
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ロングコンテキストLLM台頭の今もRAGを使用する理由

この記事では、LLMが長い文章を理解でき...
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ロボット

GPT-4とヒューマノイドロボットを連携すると何が起こるか。東京大学と株式会社オルタナティヴ・マシンの研究者らが実験
電気回路図などの図表をテキストのみから生み出すLLM駆動のフレームワーク『DiagrammerGPT(ダイアグラマーGPT)』が登場しました。
GPT-4との対話でタスクプランニングを行うロボットシステムフレームワークが発明されました。
ロボットが「初めて見る環境」で「初めて聞く指示」に対しても行動をとれるようにする
仮想世界でサッカーを学んだロボットが実世界で上手にサッカーをプレイ DeepMindが研究報告
自由度を得たロボットは、深層強化学習でどう進化するか?(AI×ロボット)【論文】
倉庫ロボットは目を離した間に賢くなっていく(AI×ロボット)【論文】
特許「自動フロアマップ作成AI技術」が公開(米AI Incorporated社)

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