Sakana AIと東京大学、ロボット軌道生成手法SAILを発表
Sakana AIと東京大学は、VLMによるロボット軌道生成をテスト時スケーリングで改善する手法SAILを発表し、IROS2026で発表予定です。SAILはシミュレーターで生成軌道を試し、評価VLMのフィードバックを基に修正します。シミュレーションの6つの操作タスクでは、探索候補を1から45に増やすと、成功軌道を見つける平均率が25%から73%に上がりました。
Sakana AIと東京大学は、VLMによるロボット軌道生成をテスト時スケーリングで改善する手法SAILを発表し、IROS2026で発表予定です。SAILはシミュレーターで生成軌道を試し、評価VLMのフィードバックを基に修正します。シミュレーションの6つの操作タスクでは、探索候補を1から45に増やすと、成功軌道を見つける平均率が25%から73%に上がりました。