論文の概要: Survey on Vision-Language-Action Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06851v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 11:56:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:10:51.437880
• Title: Survey on Vision-Language-Action Models
• Title（参考訳）: 視覚・言語・行動モデルに関する調査
• Authors: Adilzhan Adilkhanov, Amir Yelenov, Assylkhan Seitzhanov, Ayan Mazhitov, Azamat Abdikarimov, Danissa Sandykbayeva, Daryn Kenzhebek, Daulet Baimukashev, Dinmukhammed Mukashev, Ilyas Umurbekov, Jabrail Chumakov, Kamila Spanova, Karina Burunchina, Rasul Yermagambet, Rustam Chibar, Saltanat Seitzhan, Soibkhon Khajikhanov, Tasbolat Taunyazov, Temirlan Galimzhanov, Temirlan Kaiyrbay, Tleukhan Mussin, Togzhan Syrymova, Valeriya Kostyukova, Yermakhan Kassym, Madina Yergibay, Margulan Issa, Moldir Zabirova, Nurdaulet Zhuzbay, Nurlan Kabdyshev, Nurlan Zhaniyar, Yerkebulan Massalim, Zerde Nurbayeva, Zhanat Kappassov,
• Abstract要約: この研究は、オリジナルの研究を表現していないが、AIが文学レビューの自動化にどのように役立つかを強調している。 今後の研究は、AI支援文学レビューのための構造化されたフレームワークの開発に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46981072753877756
• License:
• Abstract: This paper presents an AI-generated review of Vision-Language-Action (VLA) models, summarizing key methodologies, findings, and future directions. The content is produced using large language models (LLMs) and is intended only for demonstration purposes. This work does not represent original research, but highlights how AI can help automate literature reviews. As AI-generated content becomes more prevalent, ensuring accuracy, reliability, and proper synthesis remains a challenge. Future research will focus on developing a structured framework for AI-assisted literature reviews, exploring techniques to enhance citation accuracy, source credibility, and contextual understanding. By examining the potential and limitations of LLM in academic writing, this study aims to contribute to the broader discussion of integrating AI into research workflows. This work serves as a preliminary step toward establishing systematic approaches for leveraging AI in literature review generation, making academic knowledge synthesis more efficient and scalable.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、AIが生成したVision-Language-Action(VLA)モデルについて、重要な方法論、発見、今後の方向性を要約したレビューを行う。 コンテンツは、大きな言語モデル(LLM)を使用して作成され、デモ目的のみを目的としている。 この研究は、オリジナルの研究を表現していないが、AIが文学レビューの自動化にどのように役立つかを強調している。 AI生成コンテンツがより普及するにつれて、正確性、信頼性、適切な合成が依然として課題である。 今後の研究は、AI支援文学レビューのための構造化されたフレームワークの開発、引用精度の向上、情報源の信頼性、文脈理解などに焦点を当てる。 本研究は,学術著作におけるLLMの可能性と限界を検討することにより,AIを研究ワークフローに組み込むというより広範な議論に寄与することを目的とする。 この研究は、文献レビュー生成においてAIを活用するための体系的なアプローチを確立するための予備的なステップとして機能し、学術知識の合成をより効率的かつスケーラブルにする。

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