Fine-Tuning small VLMs
Sereact は、小規模な vision-language モデル（VLM）を産業用ロボティクスの実運用に載せるための 3 段階の学習パイプラインを解説している。手順は、視覚モデルと言語モデルのアライメント、教師あり学習によるタスク固有の能力の習得、検証可能な報酬を用いた強化学習の適用である。これによりピッキング、キッティング、検査の各タスクで約 93% の完全一致精度を達成したという。対象は同社が展開する 200 台超のシステム群である。
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