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少数ショット模倣学習
非常に少数のデモンストレーション（通常1～10）から新しい操作タスクを学習すること。強力な事前学習済み表現またはメタ学習されたタスク埋め込みによって実現されます。少数ショット模倣学習は、タスクごとに数百のデモを収集することが実行不可能な多様な実世界設定でロボットを展開するための実用的な目標です。手法には、タスク条件付き制御ポリシー、プロンプトベースのVLA、検索拡張アプローチが含まれます。
非常に少数のデモンストレーション（通常1～10）から新しい操作タスクを学習すること。強力な事前学習済み表現またはメタ学習されたタスク埋め込みによって実現されます。少数ショット模倣学習は、タスクごとに数百のデモを収集することが実行不可能な多様な実世界設定でロボットを展開するための実用的な目標です。手法には、タスク条件付き制御ポリシー、プロンプトベースのVLA、検索拡張アプローチが含まれます。