REA：脳と小脳の非同期制御を実現するエージェント・ランタイム

基盤モデルは高次推論において非常に信頼性が高まっているが、きめ細かな制御を行うには速度とコストの面で課題がある。一方で、VLAや全身コントローラーのような高速なポリシーは、効率的な反射を提供できるものの、汎用性に欠けるという課題がある。

これらを「思考する脳（基盤モデル）」と「反応的な小脳（高速ポリシー）」として組み合わせる手法は、身体性を持つシステムにとって自然なアプローチである。しかし、既存の手法は互換性のないスタックで構築・評価されており、それらの非同期な連携が困難であるという問題が存在する。

この研究は、Hugging Face Daily Papersにて11件のアップボートを獲得した。