Aidan Scannell

収録論文 4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。

論文

• オフラインメタ強化学習のための文脈潜在世界モデル
  メタ強化学習2026/3/3

  オフラインのメタ強化学習において、タスク表現を潜在世界モデルに条件付けして共同学習することで、タスク依存のダイナミクスを捉える表現を獲得し、未見タスクへの汎化性能を向上させた。

• ヒューマノイドのための生成的世界モデリング：1X World Model Challenge 技術報告
  世界モデル2025/10/1

  ヒューマノイドの実世界インタラクションを対象とした世界モデルベンチマークに取り組み、動画生成基盤モデルと時空間Transformerで未来予測タスクの両部門1位を達成した。

• 非キュレーション�データで世界モデルを導く効率的強化学習
  強化学習/世界モデル2025/2/1

  報酬なし・品質混在・複数身体性の未整理データを世界モデルの微調整に活用し、経験リハーサルと実行ガイダンスでオンライン強化学習のサンプル効率を大幅に改善した。

• 適応的なオフライン・オンライン強化学習のための残差学習と文脈符号化
  強化学習2024/6/1

  オフラインからオンラインへの強化学習で動的環境が変化する問題に対し、残差学習と文脈エンコーダで動的変化を補正し適応する手法を提案。