Bin Zheng

Chongqing University

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

• EvoHIL: 自己進化型報酬とフローマッチングによるポリシー最適化を用いた堅牢な人間参加型強化学習
  強化学習/操作2026/8/4

  人間参加型強化学習において、報酬モデル・行動生成・視覚ドメインを段階的に適応させる統一フレームワークEvoHILを提案し、照明変化下の6つの操作タスクで成功率・動作滑らかさ等を改善した。

• EvoHIL: Self-Evolving Reward and Flow-Matched Policy Optimization for Robust Human-in-the-Loop Reinforcement Learning
  2026/8/1