Towards Predictive, Aligned, and Scalable Robot Learning
यह शोध पत्र Lumo-2 को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का लेटेंट वर्ल्ड-एक्शन मॉडल है, जो लेटेंट स्पेस को व्यवस्थित करने और क्रिया (actions), विज़न और भाषा के बीच क्रॉस-मोडल निरंतरता सुनिश्चित करने के लिए एक मल्टी-स्टेज प्री-अलाइनमेंट रणनीति का उपयोग करके जटिल वास्तविक दुनिया के कार्यों पर बेहतर प्रेडिक्टिव रीजनिंग और कंट्रोल प्रदर्शन प्राप्त करता है।