EndoRSI: Physical-Evidence-Driven Recursive Improvement of Endoscopic Robot Policies
日本語版は未提供のため、英語原文で表示しています。
要旨より
Artificial intelligence is beginning to automate scientific discovery, yet physical robot-policy research still relies on scientists and engineers to interpret experimental failures and decide how controllers should be revised. We present EndoRSI (Endoscopic Recursive Self-Improvement), a human-governed, self-improving robotic research system in which the embedded EndoForge coding agent iteratively develops and refines endoscopic robot policies using evidence from physical experiments.
要旨より。当社による要約は作成中です。
この論文はライセンス上、全文を転載できないため、要約と原文へのリンクのみを掲載しています。