生成 AI がどのようにしてロボットをより賢く、より能力を高め、主流に向けた準備を整えているのか from venturebeat.com

生成 AI は、以前は手の届かなかったタスクを実行できるようにロボットを訓練するために使用されてきました。
「シミュレーションと現実のギャップ」とは、ロボットの能力と、現実世界のシナリオから収集されたデータセットおよびロボットによって実行されるタスクとの間のギャップです。
より良い報酬モデルを生成する例としては、オブジェクトの複数のビューからロボット報酬システムをトレーニングする Google の Eureka モデルなどがあります。
さらに、Nvidia の具体化された言語モデルは、自然言語を使用してロボットの動作をトレーニングできます。