論文の概要: A Survey on Vision-Language-Action Models for Embodied AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14093v1
• Date: Thu, 23 May 2024 01:43:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-24 19:24:51.741733
• Title: A Survey on Vision-Language-Action Models for Embodied AI
• Title（参考訳）: 身体的AIにおける視覚・言語・行動モデルの検討
• Authors: Yueen Ma, Zixing Song, Yuzheng Zhuang, Jianye Hao, Irwin King,
• Abstract要約: 視覚言語アクションモデル(VLA)はロボット学習の基盤となっている。 汎用性、デキスタリティ、一般化可能性など、様々な手法が提案されている。 VLAは、長い水平タスクを実行可能なサブタスクに分解できるハイレベルなタスクプランナとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.16123093739932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has demonstrated remarkable success across many domains, including computer vision, natural language processing, and reinforcement learning. Representative artificial neural networks in these fields span convolutional neural networks, Transformers, and deep Q-networks. Built upon unimodal neural networks, numerous multi-modal models have been introduced to address a range of tasks such as visual question answering, image captioning, and speech recognition. The rise of instruction-following robotic policies in embodied AI has spurred the development of a novel category of multi-modal models known as vision-language-action models (VLAs). Their multi-modality capability has become a foundational element in robot learning. Various methods have been proposed to enhance traits such as versatility, dexterity, and generalizability. Some models focus on refining specific components through pretraining. Others aim to develop control policies adept at predicting low-level actions. Certain VLAs serve as high-level task planners capable of decomposing long-horizon tasks into executable subtasks. Over the past few years, a myriad of VLAs have emerged, reflecting the rapid advancement of embodied AI. Therefore, it is imperative to capture the evolving landscape through a comprehensive survey.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、コンピュータビジョン、自然言語処理、強化学習など、多くの領域で顕著な成功を収めている。 これらの分野の代表的な人工ニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク、トランスフォーマー、深層Q-networksにまたがる。 ユニモーダルニューラルネットワークを基盤として、視覚的質問応答、画像キャプション、音声認識などのタスクに対処するために、多数のマルチモーダルモデルが導入されている。 インボディードAIにおける指示追従ロボットポリシーの台頭は、視覚言語アクションモデル(VLA)として知られる新しいマルチモーダルモデルのカテゴリの開発を加速させた。 マルチモダリティ能力は、ロボット学習の基本的な要素となっている。 汎用性、デキスタリティ、一般化可能性など、様々な手法が提案されている。 いくつかのモデルは、事前トレーニングを通じて特定のコンポーネントを精錬することに焦点を当てている。 また、低レベルの行動を予測するための制御ポリシーの開発も目指している。 ある種のVLAは、長い水平タスクを実行可能なサブタスクに分解できるハイレベルなタスクプランナとして機能する。 過去数年間、無数のVLAが出現し、エンボディドAIの急速な進歩を反映している。 そのため、総合的な調査を通じて、発展途上の景観を捉えることが不可欠である。

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