arXiv、ロボット操作の効率的微調整フレームワーク「HiRe-MoMa」を発表
arXiv cs.ROは10月14日(現地時間)、Zhefei Gong氏らが提案した、モバイルマニピュレーション（MoMa）システムの実世界でのファインチューニングを安定かつサンプル効率良く行うためのフレームワーク「HiRe-MoMa（Hierarchical Residual Mobile Manipulation）」を発表した。HiRe-MoMaは、固定ベースポリシーに階層的残差修正を加え、人間による介入を効率的に利用することで、わずかなオンラインインタラクションでタスク性能を向上させる。