Fugu-MT 論文翻訳(概要): Are Transformers Truly Foundational for Robotics?

論文の概要: Are Transformers Truly Foundational for Robotics?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16917v1
Date: Mon, 25 Nov 2024 20:35:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-27 13:34:00.977000
Title: Are Transformers Truly Foundational for Robotics?
Title（参考訳）: トランスフォーマーはロボティクスの基礎になるのか?
Authors: James A. R. Marshall, Andrew B. Barron,
Abstract要約: GPT(Generative Pre-Trained Transformers)は、ロボット工学に革命をもたらすことを誇示している。ここではその実用性に疑問を呈する。我々は、この技術のGPT状態と、小さな昆虫の脳がこれらの制約なしに頑健な自律性を達成したこととを対比する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4143603294943439
License:
Abstract: Generative Pre-Trained Transformers (GPTs) are hyped to revolutionize robotics. Here we question their utility. GPTs for autonomous robotics demand enormous and costly compute, excessive training times and (often) offboard wireless control. We contrast GPT state of the art with how tiny insect brains have achieved robust autonomy with none of these constraints. We highlight lessons that can be learned from biology to enhance the utility of GPTs in robotics.
Abstract（参考訳）: GPT(Generative Pre-Trained Transformers)は、ロボット工学に革命をもたらすことを誇示している。ここではその実用性に疑問を呈する。自律型ロボットのためのGPTは、巨大で高価な計算時間、過度の訓練時間、そして(しばしば)無線制御を必要とする。我々は、GPTの最先端と、昆虫の脳がどんな制約も伴わず、堅牢な自律性を達成したのとは対照的です。我々は,ロボット工学におけるGPTの有用性を高めるために,生物学から学ぶことができる教訓を強調した。

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