エージェントロボット向け「ChunkAct」、LLM効率化でタスク成功率5.0点向上
Bingxin Xu氏らは2026年10月13日(現地時間)、エージェントロボティクスにおける大規模言語モデル（LLM）の効率課題に対処する新技術「ChunkAct」を発表した。既存システムで課題となっていたLLM推論の冗長性を解消するため、ChunkActはアクションチャンキングを導入。これにより、LLMの呼び出し回数を大幅に削減し、ロボットのタスク成功率を向上させることを目指す。LIBERO-Proにおける評価では、タスク成功率を5.0ポイント向上させた。