日: 2023年6月23日

Language to Rewards for Robotic Skill Synthesis

  • Language to Rewards for Robotic Skill Synthesis [37.2]
    我々は,大規模言語モデル(LLM)を利用して,様々なロボットタスクを最適化し,達成可能な報酬パラメータを定義する新しいパラダイムを提案する。 LLMが生成する中間インタフェースとして報酬を用いることで、ハイレベルな言語命令と修正のギャップを、低レベルなロボット動作に効果的に埋めることができる。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Jun 2023 17:27:10 GMT)
  • LLMを人間とロボットの仲介役として使うため、人間の指示を報酬を示す関数（コード）に変換するアプローチを提案
  • リポジトリはLanguage to Rewards for Robotic Skill Synthesis (language-to-reward.github.io)

14 Examples of How LLMs Can Transform Materials Science and Chemistry: A Reflection on a Large Language Model Hackathon

  • 14 Examples of How LLMs Can Transform Materials Science and Chemistry: A Reflection on a Large Language Model Hackathon [31.1]
    我々は化学、材料科学などにおける大規模言語モデル(LLM)の適用についてハッカソンを開催した。 この記事ではハッカソンの一部として構築されたプロジェクトを概説する。 多様なトピックや作業プロトタイプが2日以内で生成されるという事実は、LLMが私たちの分野の将来に大きな影響を与えることを浮き彫りにします。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 13 Jun 2023 07:44:32 GMT)
  • 化学分野におけるLLM利用ハッカソンの報告、いろいろなアイデアがあって興味深いのとデモがあるのが凄い。「The diverse topics and the fact that working prototypes could be generated in less than two days highlight that LLMs will profoundly impact the future of our fields.」との記載が印象的。