논문해외
에이전트 로봇 조작을 위한 월드 인컨텍스트 러닝 연구
원제 · World In-Context Learning for Agentic Robot Manipulation
HF Daily Papers
다른 장면에서 녹화된 시연의 정보 한계를 극복하고 로봇 조작 성능을 높이기 위한 월드 인컨텍스트 러닝(ICL) 기법을 소개한다.
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Trained action policies write manipulation skill into network weights, tying what is learned to the distribution it is learned from.
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