Tatsuya Matsushima
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    • Data-driven Development Process in Service Robot Systems-Discussion Based on a Case Study from the World Robot Summit 2020 Partner Robot Challenge
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    • NLP2024 併設ワークショップ 「大規模言語モデルの実世界応用」
    • Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models: Open X-Embodiment Collaboration
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    • Real-world robot applications of foundation models: A review
    • Robocup@ home 2024: Rules and regulations
    • Self-recovery prompting: Promptable general purpose service robot system with foundation models and self-recovery
    • Special issue on real-world robot applications of the foundation models
    • 大規模言語モデルの事前知識を活用した構成論的なロボットタスクにおける学習効率の改善
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    • M3IL: Multi-Modal Meta-Imitation Learning
    • TRAIL team description paper for RoboCup@ Home 2023
    • TRAIL Team Description Paper for RoboCup@ Home 2024
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    • 大規模言語モデルを用いて意味的情報を考慮した物体把持位置の検出
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    • 制御方策の学習アルゴリズムにおける時間の離散化の影響と連続時間への拡張に向けた考察
    • 段階的な教示による陳列動作の模倣学習
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    • 学生編集委員会取材企画: ドラえもんから紐解く人工知能・ロボット
    • 日本ロボット学会浅田稔会長・人工知能学会野田五十樹会長対談
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    • 学生フォーラム [第 96 回] 小塩篤史先生インタビュー 「データサイエンスと未来学: 今までとこれからについて」
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Self-recovery prompting: Promptable general purpose service robot system with foundation models and self-recovery

Jan 1, 2024·
Mimo Shirasaka
,
Tatsuya Matsushima
,
Soshi Tsunashima
,
Yuya Ikeda
,
Aoi Horo
,
So Ikoma
,
Chikaha Tsuji
,
Hikaru Wada
,
Tsunekazu Omija
,
Dai Komukai
,
others
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publication
Last updated on Jan 1, 2024
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© 2026 Tatsuya Matsushima. This work is licensed under CC BY NC ND 4.0

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