논문 리뷰

가정 환경에서 로봇이 청소나 정리(tidying)와 같은 작업을 수행할 때, 사용자마다 다른 물건 정리 선호도를 빠르고 정확하게 학습하고 적용하도록 하는 방법을 제안개인화(personalization)된 로봇 보조 시스템을 효율적으로 구축하기 위해, LLM의 요약(su

전통적인 deep learning 모델의 한계특정 작업에 최적화된 소규모 데이터셋에 기반하여 학습 → 환경이나 작업 변화에 대해 일반화 하는데 한게 有Foundation ModelsFoundation models는 인터넷 규모의 데이터를 활용해 사전 학습 → 뛰어난 일

Language-conditioned Imitation Learning for Manipulation로봇은 시연 데이터와 자연어 지시를 통해 행동 정책($πθ​$)을 학습각 시연은 상태, 행동, 언어 지시의 순서로 구성정책 함수$πθ​(a_t|s_t, l)$ ← 확률

단일 모델이 여러 작업을 수행할 수 있도록 하는 범용 agent 개발기존의 task‑specific 모델과 달리, Generalist AI는 하나의 모델이 다양한 환경과 작업에 대해 적응하고 일반화할 수 있음이 목표여러 modality를 동시에 처리하는 능력을 갖춘 F