🏛 フィジカルAI 必読論文
ロボット基盤モデル・VLA・制御の礎となった論文を、分野別に日本語解説付きで。
収録 23 本。各ページに落合フォーマットの日本語要約と詳細解説を掲載しています。
基盤技術（ロボット基盤モデルが依拠） (3)
強化学習・制御・世界モデル (12)
- 深層強化学習によるAtariゲームの攻略Playing Atari with Deep Reinforcement Learning被引用31k
- 近接方策最適化アルゴリズムProximal Policy Optimization Algorithms被引用30k
- 連続行動空間のための深層強化学習による制御Continuous control with deep reinforcement learning被引用16k
- モデル非依存メタ学習による深層ネットワークの高速適応Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks被引用15k
- 信頼領域方策最適化Trust Region Policy Optimization
- 深層強化学習のための非同期手法Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning
- ドメインランダム化によるシミュレーションから実世界への深層ニューラルネットワークの転移Domain Randomization for Transferring Deep Neural Networks from Simulation to the Real World
- 自己対戦によるチェスと将棋の習得Mastering Chess and Shogi by Self-Play
- ソフトアクター・クリティックSoft Actor-Critic
- 世界モデルWorld Models
- 決定トランスフォーマー：系列モデリングによる強化学習Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling
- ワールドモデルによる多様なドメインの習得Mastering Diverse Domains through World Models
ロボット基盤モデル・VLA (8)
- 汎用エージェントGato：マルチモーダル・マルチタスク・マルチ身体ポリシーA Generalist Agent
- RT-1: 実世界制御のための大規模ロボティクストランスフォーマーRT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale
- PaLM-E: 身体性を持つマルチモーダル言語モデルPaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model
- 拡散ポリシー：行動拡散による視覚運動ポリシー学習Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion
- 低コストハードウェアによる繊細な両手マニピュレーションの学習Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware
- RT-2: 視覚言語行動モデルによるウェブ知識のロボット制御への転移RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control
- Open X-Embodiment: ロボット学習データセットとRT-XモデルOpen X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
- π0: 汎用ロボット制御のための視覚-言語-行動フローモデルπ0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control
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PR本紙発行元 EmplifAI
