Long-WAM、ロボットの行動モデル文脈を拡張、リアルタイム制御で成功率向上
Wei Huang氏らは10月7日(現地時間)、リアルタイムのロボット制御における世界の行動モデルの文脈をスケーリングする新たなフレームワーク「Long-WAM（ロングワム）」を発表した。本モデルは、リアルタイム制御の制約下で、因果的な世界の行動モデルのコンテキストを拡張するシステムフレームワークとして提案されている。主要な発見として、ビデオ基盤が自己回帰的（AR）に事前学習されている場合に、より長い履歴が有効であることが示された。