要約：
- 人間は小さな例から学んだことを大きな文脈に適用する柔軟性があり、新しい情報と古い情報を組み合わせて迅速に活用できる。
- 最近の研究では、ビジュアル言語モデル（VLM）や大規模言語モデル（LLM）を利用して軌跡や経験から高レベルの洞察を抽出し、これらを使ってパフォーマンスを向上させる手法が注目されている。
- カーネギーメロン大学とGoogle DeepMindによる新しい研究では、In-Context Abstraction Learning（ICAL）というアプローチが導入され、VLMのトレーニングを行う方法が提案された。
- ICALは、VLMに新しいドメインで多様な抽象化を構築するように誘導し、独自の認知抽象化に重点を置いている。
- ICALを用いたエージェントは、TEAChで新たな最先端のパフォーマンスを示し、VLMエージェントを上回っている。
感想：
ICALのアプローチは、新しいタスクでのパフォーマンス向上に成功しており、VLMエージェントのトレーニングに革新をもたらしている。対話型トレーニングやビデオアクション予測などの分野での実績が示されており、そのポテンシャルは非常に大きいと感じる。さらなる研究や課題の克服が求められるが、ICALは今後のAI分野における希望と楽観をもたらす可能性がある。