Luke Zettlemoyer

収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• M*: マルチモーダルモデルのためのモジュール式で拡張可能なサービスシステム
  システム2026/6/10

  複合AIモデルを効率的にサービスするための普遍的なシステムM*を提案し、データフローグラフ表現とウォークグラフ抽象化により、多様なモデル構成を柔軟に扱い、既存システムより低遅延・高スループットを達成した。

• Robometer：軌道比較による汎用ロボット報酬モデルのスケーリング
  報酬モデリング2026/3/1

  軌道内の進捗監督と軌道間の選好監督を組み合わせた報酬モデルを提案し、100万軌道のデータセットで学習することで、汎用性の高い報酬関数を実現した。

• DreamGen：動画世界モデルでロボット学習の汎化を解き放つ
  VLA2025/5/1

  画像から動画を生成するモデルでロボットの疑似行動データを作り、1つのテレオペデータから多様な行動・環境への汎化を実現する4段階パイプラインを提案。

• 動画からの潜在行動事前学習
  VLA2024/10/1

  ロボットの行動ラベルなしでインターネット規模の動画からVLAモデルを事前学習する手法を提案し、実世界のマニピュレーションタスクで既存手法を上回る性能を示した。

• Language Grounding with 3D Objects
  2021/7/1
• ALFRED: A Benchmark for Interpreting Grounded Instructions for Everyday Tasks
  2019/12/1
• Vision-and-Dialog Navigation
  2019/7/1
• A Joint Model of Language and Perception for Grounded Attribute Learning
  2012/6/1