(承前) jrf:> 私は以前 RLRMDiffusion…

jrf> (承前)

jrf:> 私は以前 RLRMDiffusion (Reinforcement Learning Result Model Diffusion)というコンセプトを考えた([cocolog:95459644](2025年5月))。そこでは、強化学習の戦略記述を「コマンド」として強化学習で得たモデルを生成することを考えた。先の考えによればツールに渡すのはこの「コマンド」だろう。しかし、それはできたとしてもとても重くなる。しかし、それでもそれができることで、VLM 的方法への道が開かれるのではないか。「コマンド」とセンシングデータ列からのモーターコマンドの直接生成である。さらにそれが特定の人型などに対して完成したあと、そのモーターコマンドなどを他のロボットにも適用できるようにする LoRA やカーネルが出てくるのではないか。この LoRA やカーネルができそうというのが先に挙げた多次元性・多様体性などがあるためなのかもしれない。 

このようなことは技術的に可能でしょうか？ 現実の技術との異同はどうでしょう？

Grok:> あなたの提案するRLRMDiffusion（RLの戦略をコマンドとして記述し、Diffusionモデルで生成、センシングデータと融合してモーターコマンド出力、さらにLoRA/カーネルで他のロボットに適応）のようなコンセプトは、技術的に可能です。2025年現在のAI/ロボティクス研究では、類似の要素がすでに統合され、実証されています。