Sereact は、再学習なしに数本のデモ動画から新しいタスクを習得できるロボット学習システム「Cortex 2.5」を発表した。検索ベースの in-context learning を用い、タスクプランニングと world model の予測の双方をデモ事例で条件付ける。テストでは 2〜3 本のデモで成功率 92.6% を記録し、完全に学習させた場合の 97.6% に迫る結果となった。対象はまったく新しい能力の獲得ではなく、既存ドメイン内でのタスクのバリエーションへの対応である。
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