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ゼロショット汎化
訓練中に明示的に見たことのないタスク、オブジェクト、または環境に対して、追加のファインチューニングやデモンストレーションなしに成功する制御ポリシーの能力。真のゼロショット転移はロボット基礎モデルの主要な目標です — 新しい家庭用オブジェクトや新しい言語指示に対してゼロショット汎化する制御ポリシーは、データ収集の負担を劇的に削減するでしょう。現在のVLAモデルは有望なゼロショット言語汎化（既知のタスクタイプの新しい表現を理解する）を示していますが、真に新しいオブジェクトカテゴリや完全に新しい操作スキルではまだ苦労しています。ゼロショット性能の向上は、ロボットデータセットとモデルサイズのスケーリングの中心的な動機です。ゼロショット転移の記事も参照してください。 実践例を参照：実世界評価 →