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AIモデルは人間設計の構成要素なしではロボット制御に失敗するが、エージェント的足場がギャップを埋める

Nvidia、UCバークレー、スタンフォード大学の研究チームは、AIモデルがコードを通じてロボットを制御する能力を体系的にテストした。人間設計の抽象化がなければ最先端モデルでも失敗するが、テスト時計算スケーリングなどの手法がギャップを埋めることを発見した。