ZAP、シミュレーション訓練で高い汎化能力を発揮：実世界タスクで高成功率を達成
arXiv cs.ROは10月26日(現地時間)、ロボットエージェント「ゼロリアル・エージェント・ポリシー (ZAP)」に関する論文を公開しました。この論文によると、ZAPは実世界のロボットデータによる訓練なしに、実世界タスクで96.7%という高い成功率を達成しました。ZAPは、事前学習済みの大規模モデルとシンプルなツールハーネスを介して、オフザシェルフのビジョン言語モデルをロボット制御に応用する独自のアプローチです。GPT-6 Astraと同等の性能を示しつつ、動作速度は3倍に向上し、コストは17倍削減される点を特徴としています。