Stefan Zwicklbauer

収録論文 2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

• CoT-TL: 思考連鎖推論による低リソース時相知識表現を用いた計画指示の形式化
  VLA2024/10/1

  自然言語の計画指示をLinear Temporal Logicに変換する際、思考連鎖推論と意味役割を活用したデータ効率の良いインコンテキスト学習フレームワークCoT-TLを提案し、低データ設定で高精度を達成した。

• TR2MTL: 交通ルールのメトリック時相論理形式化のためのLLMベースフレームワーク
  自動運転/形式手法2024/6/1

  大規模言語モデルを用いて自然言語の交通ルールをメトリック時相論理（MTL）に自動変換するフレームワークを提案し、少量のデータでも高精度かつ汎化可能であることを示した。