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「Googleバードは、YouTubeの動画を要約することができるようになりました」

Googleのチャットボット「Bard」は、画期的な「YouTubeエクステンション」を導入することで、その能力の飛躍的な向上を遂げました。この新機能により、ユーザーは簡単な質問をBardに投げかけることで、YouTubeの動画の詳細や情報を探求することができます。この進歩は、Bardが視覚メディアを理解する能力を示し、従来のテキストベースのインタラクションを超えたオンラインコンテンツの利用方法を変革しています。 BardのYouTubeエクステンションの発表は、YouTubeコンテンツとのより没入感と洞察力を求めるユーザーの要望によって引き起こされました。Googleは、Bardに動画の分析と重要な情報の抽出を可能にすることで、ユーザーのクエリを驚くほど正確に満たす能力を与えました。 Bardの機能強化の実地テストでは、動画の内容を要約する際に迅速かつ正確であることがわかりました。例えば、AI研究者のIlya Sutskeverの最近のTEDトークについてクエリした場合、Bardは迅速にトークのキーポイントを簡潔に提供しました。驚くべきことに、Bardはビデオを再視聴する必要なく、プレゼンテーション内の詳細に関する具体的な追加の質問にも滑らかに答える能力を示し、ビデオコンテンツを理解し保持する力を備えています。この新たな能力により、BardはOpenAIのChatGPTやAnthropicのClaudeなどのAIランドスケープの他のチャットボットとは一線を画します。Bardが示す多様性は、教育ビデオアシスタントからポッドキャストの要約など、さまざまなドメインでの有望な潜在能力を持っています。 Bardのビデオ分析能力の影響は、YouTubeコンテンツとのより豊かな関与を超えて広がっています。視覚メディアを理解するAIの能力は、多くの可能性を開くものです。Bardは、教育現場で貴重なアシスタントとして機能し、マルチメディアの検索を支援し、ポッドキャストの関与を大幅に向上させるなど、さまざまな応用に役立つことができます。ただし、Bardの進化に伴い、コンテンツクリエイターとその報酬に関して重要な問題が浮上しています。Bardのようなツールはコンテンツをトレーニングに利用するため、これらのAIの進歩を支えるコンテンツの制作者に対する公正な報酬と認識を確保するという議論が続いています。 Googleは、Bardの発売以来、その能力と有用性を向上させるための取り組みを継続して改善することで、自社のコミットメントを示しています。この最新のアップグレードにより、GoogleはBardを求めて情報と関与を求める個人にとってますます多機能なツールにすることに対する前向きなアプローチを示しています。 Bardのビデオ理解機能という形で示されるAIの進化は、人間らしいAIとの対話が一般的なものになる未来に私たちをさらに近づけています。ただし、Googleなどのビッグテック企業によるこのような強力なAIの責任ある実装は、特にこれらのシステムがより強力で洗練されていく中で、重要な懸念事項となります。まとめると、Google Bardの新しいYouTubeエクステンションは、視覚メディアを理解し関与するAIの能力における重要なマイルストーンを示しています。その影響はコンテンツの関与を超え、コンテンツクリエイターへの公正な報酬や責任あるAIの展開について重要な問題を提起しています。AIの進展と共に、Bardは人間とAIの相互作用のより没入型でインタラクティブな未来を切り拓く最前線に立っています。 The post Google Bard Can Now Summarize Youtube Videos For You appeared first…

UCLとGoogle DeepMindの研究者が、トランスフォーマーニューラルネットワークにおけるインコンテキスト学習（ICL）の一瞬のダイナミクスを明らかにします

モデルが推論時に入力を使用して重みを更新せずに動作を変更する能力は、インコンテキスト学習またはICLとして知られています。特に少数の例から望ましい振る舞いを学習する能力を備えたニューラルネットワークアーキテクチャが、最初にこの能力を示しました。モデルがトレーニングセットでうまく機能するためには、将来の予測を行うために、コンテキストからの実例-ラベルのマッピングを覚えておく必要がありました。これらの状況では、トレーニングは各エピソードごとに入力実例に対応するラベルを再配置することを意味しました。テスト時には新しい実例-ラベルのマッピングが提供され、ネットワークのタスクはこれを使用してクエリ実例を分類することでした。 ICLの研究は、トランスフォーマーの開発の結果として発展しました。研究者は、トレーニングの目的やデータを通じて特にそれを促そうとはしていなかったことに注目しました。むしろ、トランスフォーマーベースの言語モデルGPT-3は、適切なサイズで自己回帰的にトレーニングされた後にICLを示しました。それ以来、多くの研究がICLの実例を調査または文書化しています。巨大なニューラルネットワークにおける新しい機能の研究が行われています。ただし、最近の研究では、トランスフォーマーのトレーニングがICLを引き起こすわけではないことが示されています。研究者は、トランスフォーマーにおけるICLの発生は、バースティさや高い偏った分布など、特定の言語データの特性に大きく影響を受けることを発見しました。ユクルとGoogle Deepmindの研究者は、これらの特性が欠けるデータでトレーニングされたトランスフォーマーが通常インウェイト学習（IWL）に頼ることが明らかになりました。IWLレジームのトランスフォーマーは、新たに提供されたインコンテキスト情報を使用せず、モデルの重みに格納されたデータを使用します。重要なのは、ICLとIWLはお互いと相反するように見えることです。ICLは、トレーニングデータがバースティであるときに、つまりオブジェクトがランダムではなくクラスターとして表示され、トークンやクラスの数が多いときにより簡単に現れるようです。ICLの現象をトランスフォーマーでよりよく理解するためには、確立されたデータ生成分布を使用した制御された調査を行うことが重要です。図1：12層、埋め込み次元64、各クラス20の実例が含まれる1,600個のコースでトレーニングされ、インコンテキスト学習は一時的です。トレーニングセッションごとにバーストがあります。トレーニング時間が不十分なため、研究者はICLの一時的な変動を目撃することはありませんでしたが、これらの環境はICLを非常に奨励していることがわかりました。 (a) ICL評価器の精度。 (b) IWL評価器の精度。研究チームは、テストシーケンスが分布から外れているため、トレーニングシーケンスの精度が100％であるにもかかわらず、IWL評価器の精度の改善が非常に遅いことを確認しています。 (c) トレーニングログの損失。 2つの色調は2つの実験的な種を示しています。基本的に、過学習は、LLMでICLを調査する最近のほとんどの研究において内在的な前提に基づいています。モデルは、ICLに依存した機能が発生するため十分なトレーニングを受けたと、トレーニング損失が減少し続ける限り保持されると信じられています。ここでは、研究チームは永続性が存在するという広く信じられている考えを否定します。研究チームは、制御された環境でICLを徹底的に評価することを可能にする、一般的な画像ベースの少数派トレーニングデータセットを修正することでこれを行います。研究チームは、ICLが出現し、モデルの損失が減少し続けるにつれて消える簡単なシナリオを提供します。言い換えれば、ICLは新興現象として広く認識されているにもかかわらず、研究チームはそれが一時的なものである可能性も考慮すべきです（図1）。研究チームは、さまざまなモデルサイズ、データセットサイズ、およびデータセットの種類において一時性が起こることを発見しましたが、特定の属性が一時性を遅延させることも示しました。一般的には、長期間無責任に訓練されたネットワークは、ICLが現れるのと同じくらい速く消えてしまい、現代のAIシステムから期待されるスキルをモデルから奪うことがあります。

UC San Diegoの研究者たちは、EUGENeという使いやすいディープラーニングゲノミクスソフトウェアを紹介します

ディープラーニングは生活のあらゆる分野で使用されています。あらゆる領域でその有用性があります。バイオメディカル研究に大きな影響を与えています。それは少しの助けでタスクをよりよくこなすことができるスマートなコンピュータのようなものです。それは科学者が医学や疾患を研究する方法を変えました。それはゲノミクスにおいても影響力があり、DNAの組織化や個々の細胞内で遺伝子が活性化または非活性化されるプロセスを調べる生物学の一分野です。カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究者たちは、さまざまなゲノミクスプロジェクトに迅速かつ容易に適応できる新しいディープラーニングプラットフォームを開発しました。カリフォルニア大学サンディエゴ医学部のハンナ・カーター准教授は、すべての細胞が同じDNAを持っているが、DNAがどのように発現されるかが細胞の見た目や働きに変化をもたらすと述べています。 EUGENeは、ゲノミクスのディープラーニングワークフロー内の重要な機能をサポートするためのモジュールとサブパッケージを使用しています。これらの機能には、さまざまなファイル形式からのシーケンスデータの抽出、変換、およびロード（1）、さまざまなモデルアーキテクチャのインスタンス化、初期化、およびトレーニング（2）、およびモデルの振る舞いの評価と解釈（3）が含まれます。ディープラーニングは遺伝的変異を支配する多様な生物学的プロセスに関する貴重な洞察を提供する潜在能力を持っていますが、その実装にはコンピュータサイエンスのより広範な専門知識を必要とするという課題があります。研究者たちは、ゲノミクス研究者がディープラーニングデータ解析を効率化し、生データからの予測の抽出をより簡単かつ効率的に行うことを可能にするプラットフォームを開発することを目指していると述べています。全ゲノムの約2%が特定のタンパク質をエンコードする遺伝子であり、残りの98%はその機能がほとんど不明であるためジャンクDNAと呼ばれていますが、特定の遺伝子が活性化されるタイミング、場所、および方法を決定する上で重要な役割を果たしています。これらの非コーディングゲノム領域の役割を理解することは、ゲノミクス研究者の最優先事項でした。ディープラーニングはこの目標を達成するための強力なツールであることが証明されていますが、効果的に使用することは難しいです。この研究の第一著者であるカーターラボの博士課程の学生であるアダム・クリーは、多くの既存プラットフォームが多くの時間を要し、データの整理が必要であると述べました。彼は、多くのプロジェクトがリサーチャーにスクラッチからの作業を求め、この領域に興味を持つすべての研究室で容易に利用できる知識がすぐに利用可能であるとは限らない専門知識が必要です。その効果を評価するために、研究者たちはEUGENeを使用して、さまざまなシーケンスデータタイプを使用した3つの以前のゲノミクス研究の結果を複製しようとしました。過去には、このようなさまざまなデータセットの分析には数多くの異なる技術プラットフォームの統合が必要でした。 EUGENeは素晴らしい柔軟性を示し、すべての調査の結果を効果的に再現しました。この柔軟性は、プラットフォームがさまざまなシーケンスデータを管理し、ゲノミクス研究のための適応性のあるツールとしての潜在能力を示しています。 EUGENeは異なるDNAシーケンスデータタイプに適応性を示し、さまざまなディープラーニングモデルをサポートしています。研究者たちは、EUGENeを単細胞シーケンスデータを含むさまざまなデータタイプを包括する範囲に広げることを目指しており、EUGENeを世界中の研究グループに利用可能にする計画です。カーターは、このプロジェクトの協力の可能性に熱意を表明しました。彼は、このプラットフォームをより良くするためには、人々がプラットフォームを使用するほど良くなるということが、ディープラーニングが急速に進化し続ける中で重要であると述べました。

(Donna data no shigoto demo ukeru to iu koto wa, kariara toshite saiaku no sentaku deari, kawari ni nani o subeki ka)

厳しい就職市場によって、仕事ではなく命を賭けてハンガーゲームのように戦っているような気持ちになっていませんか？もしあなたがもう投げやりになることを考えている段階まで来ているなら、

Google DeepMindは、画期的なAI音楽生成器である「Lyria」を発表

11月中旬、GoogleのDeepMindがYouTubeとの共同プロジェクトであるLyriaを発表しました彼らのブログ投稿によると、Lyriaは彼らの最も進化したAI音楽生成モデルですこの技術は、ジャズからヘビーメタル、テクノまで多様なジャンルを生成するという複雑な課題を克服し、音楽創造の世界を革新することを約束しています

「GoogleのBARDは、YouTubeの動画について「視聴して質問に回答」できるようになりました」

YouTube動画を探し続けるのにうんざりしていませんか？GoogleのBard AIは、ビデオコンテンツとの対話方法を革新する機能を導入しました。YouTube動画を視聴し要約する能力を持つBard AIは、ユーザーエクスペリエンスを向上させるだけでなく、ビデオコンテンツのアクセシビリティを再定義しています。 Bard AIの新しいYouTubeの力を理解する GoogleのBard AIは、YouTubeと統合することにより、ビデオコンテンツに基づいて質問に答える能力を大幅に向上させました。この最先端の機能により、Bardはビデオを視聴し要約を提供することができ、ユーザーはビデオ全体を見ずに情報を得ることが容易になりました。AIがビデオコンテンツを理解し解釈する能力は、GoogleのAI駆動のイノベーションへの取り組みの証です。 Bard AIが検索体験を向上させる方法 Bard AIのYouTubeとの統合は、便利さ以上に、検索効率のための変革的なツールです。ユーザーはBardに質問を投げかけ、ビデオコンテンツから派生した簡潔な回答を受け取ることができます。これにより、時間を節約するだけでなく、情報が正確かつ関連性があることが保証されます。この機能は、教育コンテンツ、チュートリアル、ハウツーガイドなどで特に有用であり、ユーザーは特定の質問に対してすばやく回答を得ることができます。 Bard AIとYouTubeの使用の簡単さ Googleは、ユーザーフレンドリーを念頭に置いてBard AIの新機能を設計しました。この機能を利用するには、ユーザーは単純にYouTubeのビデオに関連する質問をBardにする必要があります。AIはその後、ビデオコンテンツを処理し、要約した回答を提供します。このシームレスな統合は、AIを私たちの日常的なデジタルインタラクションの不可欠な部分にするための重要な一歩です。私たちの見解 Bard AIがYouTube動画を視聴し要約する能力を導入することは、AIと検索技術の領域での重要な進歩です。これにより、検索プロセスが合理化されるだけでなく、迅速かつ正確な回答を提供することで、ユーザーエクスペリエンスが向上します。AIの能力の進化を目撃し続ける中で、このような機能はAIが私たちのデジタルライフのさらに重要な部分になる可能性を示しています。

Google AIは、オーディオ、ビデオ、テキストの異なるモードにわたる学習のためのマルチモダルオートリグレッシブモデルであるMirasol3Bを発表しました

機械学習の広範な領域では、さまざまなモダリティ（音声、ビデオ、テキスト）に埋め込まれた複雑さを解読することが難しいとされています。時間を合わせたモダリティと非合わせたモダリティの複雑な同期、およびビデオや音声信号の圧倒的なデータ量は、研究者たちに革新的な解決策を模索させました。そこで、Googleの専門チームが作り出した巧妙な多モーダル自己回帰モデルであるMirasol3Bが登場します。このモデルは、異なるモダリティの課題に対処し、より長いビデオ入力の処理に優れています。 Mirasol3Bのイノベーションに入る前に、多モーダル機械学習の複雑さを理解することが重要です。既存の手法では、音声やビデオなどの時間を合わせたモダリティとテキストなどの非合わせたモダリティの同期に苦慮しています。この同期の課題は、ビデオや音声信号に存在する膨大なデータ量によってさらに複雑になり、圧縮が必要なことがしばしばあります。より長いビデオ入力をシームレスに処理することができる効果的なモデルへの緊急の必要性がますます明らかになっています。 Mirasol3Bは、これらの課題に対処するパラダイムシフトを象徴しています。従来のモデルとは異なり、Mirasol3Bは時間を合わせたモダリティ（音声とビデオ）のモデリングと、テキスト情報などの非合わせたモダリティの明確なコンポーネントを含んでいます。これにより、Mirasol3Bは新しい視点をもたらします。 Mirasol3Bの成功は、時間を合わせたモダリティと文脈モダリティの巧妙な調整にかかっています。ビデオ、音声、テキストはそれぞれ異なる特性を持っています。たとえば、ビデオは高いフレームレートを持つ空間時間的な視覚信号であり、音声は高い周波数を持つ一次元の時間信号です。これらのモダリティを結び付けるために、Mirasol3Bはクロスアテンションメカニズムを使用し、時間を合わせたコンポーネント間で情報の交換を容易にしています。これにより、モデルは正確な同期の必要性なしで、異なるモダリティ間の関係を包括的に理解することができます。 Mirasol3Bの革新的な魅力は、時間を合わせたモダリティへの自己回帰モデリングの応用にあります。ビデオ入力は、管理可能なフレーム数で構成される複数のチャンクに賢明に分割されます。コンバイナーという学習モジュールがこれらのチャンクを処理し、共有の音声とビデオの特徴表現を生成します。この自己回帰戦略により、モデルは個々のチャンクとそれらの時間的な関係を把握することができます。これは意味のある理解にとって重要な要素です。コンバイナーは、Mirasol3Bの成功の中心であり、ビデオと音声の信号を効果的に調和させるために設計された学習モジュールです。このモジュールは、小さな数の出力特徴を選択することで、大量のデータの処理の課題に取り組んでいます。コンバイナーは、シンプルなトランスフォーマベースのアプローチから、差分可能なメモリユニットをサポートするトークン・チューリング・マシン（TTM）などのメモリコンバイナーまで、さまざまなスタイルで現れます。両方のスタイルが、モデルが広範なビデオと音声の入力を効率的に処理する能力に貢献しています。 Mirasol3Bのパフォーマンスは、印象的です。このモデルは、MSRVTT-QA、ActivityNet-QA、NeXT-QAなどのさまざまなベンチマークで、最先端の評価手法に常に勝る結果を示しています。80億のパラメータを持つFlamingoなどのはるかに大きなモデルと比較しても、約30億のパラメータを持つMirasol3Bは、優れた能力を示しています。特に、モデルはオープンエンドのテキスト生成設定で優れた性能を発揮し、汎化および正確な応答の生成能力を示しています。結論として、Mirasol3Bはマルチモーダルな機械学習の課題に取り組むための大きな進歩を表しています。自己回帰モデリング、時間に整列したモダリティの戦略的な分割、そして効率的なコンバイナーを組み合わせた革新的なアプローチにより、この分野で新たな基準が確立されました。比較的小型のモデルでパフォーマンスを最適化する能力は、正確さを犠牲にすることなく、Robustなマルチモーダル理解を必要とする実世界のアプリケーションにおいてMirasol3Bを有望な解決策と位置づけています。私たちが世界の複雑さを理解できるAIモデルを求める探求が続く中、Mirasol3Bはマルチモーダルの領域において進歩の光として輝きます。

Google DeepMindとYouTubeの研究者は、Lyriaという高度なAI音楽生成モデルを発表しました

最近の発表では、GoogleのDeepMindがYouTubeとの協力のもと、芸術的表現の風景を変えるであろう音楽生成モデルLyriaを発表しました。この革新的なテクノロジーは、Dream TrackとMusic AIの2つの実験的ツールセットとともに、AI支援の音楽制作において重要な進展を示し、ミュージシャンやクリエイターが自身のクラフトとの関わり方を再定義することを約束します。 Lyriaの発表は、Googleが以前に単語のプロンプトに基づいて曲を生成するAI技術を試みたことに続きます。今度はDeepMindのLyriaモデルが注目され、YouTubeとの協力を通じてクリエイターがその潜在能力を活用できるようになります。画期的なツールであるDream Trackでは、クリエイターがYouTube Shorts向けにAI生成のサウンドトラックを手掛け、著名アーティストの個性的な音楽スタイルに没入することができます。しかし、音楽制作におけるAIの役割については、AI生成の作品の信頼性と持続可能性についての懸念も浮上しています。長いフレーズにわたる音楽的連続性の保持の複雑さは、AIモデルにとっての課題となります。DeepMindはこれを認識し、長時間にわたって意図した音楽的な結果を保つことの難しさを強調し、時間の経過によるシュールな歪みをもたらす可能性があります。 DeepMindとYouTubeは、これらの課題を軽減するために初めに短い音楽作品に重点を置きました。Dream Trackの初回リリースは一部のクリエイターを対象とし、選ばれたアーティストの音楽のエッセンスを似せるように慎重に作り上げた30秒のAI生成サウンドトラックを作り上げる機会を提供します。特筆すべきは、アーティストがこれらのモデルのテストに積極的に参加し、信憑性を確保し貴重な洞察を提供していることです。この取り組みは、共同作業の性質を強調しています。具体的なアーティスト、作曲家、プロデューサーで構成されたMusic AI Incubatorは、AIツールの改善に積極的に貢献しています。彼らの関与は、創造的なプロセスを向上させながら、AIの限界を探求する意欲の表れです。 Dream Trackは限定リリースですが、Music AIツールの一般展開は今年後半に続きます。DeepMindは、特定の楽器やフミフミで音楽を作成し、簡単なMIDIキーボードの入力からアンサンブルを作曲し、既存のボーカルラインに伴奏する楽曲を制作するなど、これらの能力をうかがわせる魅力的なヒントを与えています。 AI生成音楽へのGoogleの進出は単独のものではありません。MetaのオープンソースのAI音楽生成器や、Stability AIやRiffusionなどのスタートアップからのイニシアチブも、音楽業界がAI駆動のイノベーションを受け入れる加速度的な変化を示しています。これらの進歩により、業界は変革を迎える準備ができています。 AIと創造性が交差する領域で、AI音楽生成における最も重要な問いは、AI作品が音楽の新たな標準となるのかということです。不確定要素が存在する中で、DeepMindとYouTubeの協力関係は、AI生成音楽がその信頼性を保ちながら人間の創造性を補完することを保証するための共同の努力を示しています。テクノロジーとアートが交錯する領域で、DeepMindとYouTubeのAI音楽生成への取り組みは、革新と芸術的表現が調和して音楽創造の本質を再定義する有望な未来を示唆しています。この投稿は、Google DeepmindとYouTubeの研究者が発表したLyria: 高度なAI音楽生成モデルが最初に掲載されました –…

「リアルタイムの高度な物体認識を備えたLego Technicソーターの構築」

「Nullspace Roboticsでのインターンシップ中、私は会社の能力を高めるプロジェクトに取り組む機会を得ました物体検出と機械学習画像を統合しました…」

「GO TO Any Thing（GOAT）」とは、完全に見たことのない環境で、画像、言語、カテゴリのいずれかで指定されたオブジェクトを見つけることができる、ユニバーサルなナビゲーションシステムです

このsystemですGOATは、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校、カーネギーメロン大学、ジョージア工科大学、カリフォルニア大学バークレー校、Meta AI Research、Mistral AIの研究者チームによって開発されました。GOATは、家庭や倉庫の環境での拡張された自律運転を目指した普遍的なナビゲーションシステムです。GOATは、カテゴリラベル、ターゲット画像、言語の説明から目標を解釈できる多様なモーダルシステムです。過去の経験から利益を得るライフロングシステムです。GOATはプラットフォームに依存せず、さまざまなロボットの具現化に適応できます。 GOATは、カテゴリラベル、ターゲット画像、言語の説明を使用して、多様な環境での自律ナビゲーションに長けたモバイルロボットシステムです。GOATは深さの推定と意味的セグメンテーションを利用して、正確なオブジェクトインスタンスの検出とメモリストレージのための3D意味的ボクセルマップを作成します。意味的マップは、空間表現、オブジェクトインスタンス、障害物、探索済みエリアの追跡を容易にします。 GOATは動物や人間のナビゲーションの洞察に触発されたモバイルロボットシステムです。GOATは普遍的なナビゲーションシステムであり、人間の入力に基づいて異なる環境で自律的に操作します。モーダル、ライフロング、プラットフォームに依存しないGOATは、カテゴリラベル、ターゲット画像、言語の説明を使用して目標の指定を行います。この研究では、以前の手法のCLIP特徴マッチングよりもSuperGLUEベースの画像キーポイントマッチングを活用することで、未知のモーダルオブジェクトインスタンスへの到達におけるGOATの性能を評価し、その優越性を示しています。 GOATはイメージと言語の説明に基づいたモーダルナビゲーションのためのモジュラーデザインとインスタンスアウェアな意味的メモリを採用しています。事前計算されたマップなしで評価されるプランは、プラットフォームに依存しない学習能力を持っており、家庭での大規模な実験を通じてその能力を示しています。パスの計算には高速マーチング法を使用し、パスに沿ってウェイポイントに到達するためにポイントナビゲーションコントローラを使用します。 9つの家での実験的試行において、GOATは83%の成功率を達成し、以前の手法を32%上回りました。探索後の成功率が60%から90%に向上し、その適応性を示しています。GOATはピックアンドプレイスやソーシャルナビゲーションなどの下流タスクもスムーズに処理しました。質的実験では、GOATはボストンダイナミクスのスポットやハローロボットのストレッチロボットに展開されました。家庭でのSpotによる大規模な量的実験では、GOATの優れた性能が3つのベースラインを上回り、インスタンスの一致と効率的なナビゲーションにおいて優れていることが示されました。優れたモーダルおよびプラットフォームに依存しない設計により、カテゴリラベル、ターゲット画像、言語の説明など、さまざまな手段で目標を指定することができます。モジュラーアーキテクチャとインスタンスアウェアな意味的メモリにより、同じカテゴリのインスタンスを効果的に識別することができます。事前計算されたマップなしでの大規模な実験で評価され、GOATは柔軟性を示し、ピックアンドプレイスやソーシャルナビゲーションなどのタスクに対応します。 GOATの将来の軌道は、さまざまな環境やシナリオでのパフォーマンスを総合的に評価し、その汎用性と堅牢性を測定する包括的な探求を含みます。調査では、調査中の課題に対処するために一致閾値の向上を目指します。目標カテゴリに基づいてインスタンスのサブサンプリングをさらに探求し、パフォーマンスの向上を図ります。GOATの進行中の開発は、グローバルおよびローカルポリシーの改善と、より効率的なナビゲーションのための追加の技術の統合を検討します。広範な現実世界での評価は、異なるロボットやタスクを含めて、GOATの汎用性を検証します。さらなる探求により、GOATの適用範囲をナビゲーション以外の領域、例えば物体認識、操作、相互作用にも広げることが可能です。

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