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ロボット制御の文脈内学習とフィードバックループ（InCoRo: In-Context Learning for Robotics Control with Feedback Loops）

田中専務

拓海先生、最近部下から「ロボットにAIを入れて現場を改善すべきだ」と言われたのですが、動く現場で本当に役立つ技術って何でしょうか。論文の話を聞いても、私には抽象的で分かりにくくて。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、分かりやすく整理しますよ。結論を先に言うと、この論文は「既存の大きな言語モデルを現場のロボット制御にそのまま使い、現場の変化に対してフィードバックで柔軟に対応する仕組み」を示しています。要点を3つで説明しますよ。

田中専務

3つの要点、ぜひお願いします。私は技術屋ではないので、投資対効果や現場適用の観点で押さえたいのです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！要点その1は、In-Context Learning（ICL、文脈内学習）を使って、既に学習済みの大型言語モデルをそのまま

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深層学習に基づく点群ジオメトリ圧縮の性能解析（Performance analysis of Deep Learning-based Lossy Point Cloud Geometry Compression Coding Solutions） 前の記事 Policy Mirror Descentにおけるミラーマップ学習（Learning mirror maps in policy mirror descent） 次の記事

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