基盤モデルのための構成的パラダイム：よりスマートなロボットエージェントに向けて

本論文では、基盤モデルの進化とその利点を考察しています。基盤モデルは、言語、視覚、ロボット制御など、さまざまなタスクにおいて優れた成果を挙げていますが、動的な現実のシナリオに適応する際に全モデルを再訓練する必要があるという問題があります。著者たちは、継続学習と構成性の原則を応用することで、より柔軟で効率的、かつスマートなAIソリューションの開発を促進することを提案しています。このアプローチにより、ロボットエージェントの知能が向上し、適応能力が高まることが期待されています。