Baohua Yin

収録論文 2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

• VERDI: 継続的な世界モデル最適化における検索は転移ではない
  世界モデル最適化2026/8/10

  事前学習済み世界モデルをユーザー指定の目的に最適化する際、過去の成功戦略をそのまま再利用するのではなく、対象モデルでの実験検証を経て初めて転移可能な知識とする継続的フレームワークVERDIを提案。最適化指紋と検証機構により探索コストと負の転移を大幅に削減した。

• VAMPO: ビデオ行動モデルの視覚ダイナミクスを改善するポリシー最適化
  VLA2026/3/1

  ビデオ行動モデルのノイズ除去を逐次決定過程とみなし、専門家の視覚ダイナミクスに基づく報酬でポリシー最適化を行うことで、操作に重要な視覚ダイナミクスを直接改善するフレームワークを提案。