주제[1}{2]“온프레미스 기반 행동 모델을 향하여”에서는 생성형 AI의 최근 혁신이 어떻게 로봇 시스템을 위한 실용적이고 배포 가능한 지능으로 전환될 수 있는지를 탐구했습니다. 확산 모델과 비전-언어 모델은 강력하고 일반화 가능한 로봇 행동을 약속했지만, 기존 접근법은 실제 환경에서 사용하기에는 너무 크고 느리며, 많은 데이터를 필요로 하고, 개인정보 측면에서도 민감한 경우가 많았습니다. 이 웨비나에서 Rudolf Lioutikov는 모델 크기, 데이터 요구사항, 학습 및 추론 비용을 획기적으로 줄인 최근 발전을 소개했습니다. 여기에는 점수 기반 확산, 비전-언어-행동 모델, 행동 토큰화가 포함되며, 로보틱스를 위한 효율적이고 개인정보를 보호하는 온프레미스 기반 행동 모델로 나아가는 명확한 경로를 제시했습니다.
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