Aditya Sehgal
収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
世界モデル
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- サンドイッチ残差:世界モデルのパラメータ効率的なテスト時適応世界モデル2026/9/18
事前学習済み世界モデルを凍結し、予測器周辺に小さな残差補正のみをオンライン学習させることで、テスト時適応をパラメータ効率的に実現する手法を提案。
世界のフィジカルAIを、日本語で。
収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
事前学習済み世界モデルを凍結し、予測器周辺に小さな残差補正のみをオンライン学習させることで、テスト時適応をパラメータ効率的に実現する手法を提案。