Calvin Luo

収録論文 5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

• DF-ExpEnse: 拡散フィルタ探索によるサンプル効率的なファインチューニング
  強化学習/探索2026/6/1

  事前学習済みの生成制御ポリシーをオンライン経験でファインチューニングする際、探索の質を高めてサンプル効率を向上させる手法を提案。

• 実演からのパラメータ化スキル学習
  模倣学習2025/10/1

  専門家の実演からパラメータ化されたスキルを発見するDEPSを提案し、メタポリシーと共に学習することで未見タスクへの汎化性能を向上させた。

• 視覚ロボット計画のための自己改善ループ
  VLA2025/6/1

  ロボットタスクを解くための視覚計画モデルを、自己生成した軌跡で反復的に改善するSILVRを提案し、未見タスクでも性能が向上することを示した。

• インターネット動画知識の適応による新規タスクの解決
  VLA2025/4/1

  大規模動画生成モデルに少量のロボット実演データを適応させ、テキスト条件付けで新規タスクへ汎化する手法を比較し、逆確率適応という新手法を提案した。

• テキスト認識拡散モデルによる方策学習
  VLA2024/7/2

  事前学習済みのテキスト条件付き拡散モデルを報酬源として使い、自然言語で指定した目標や動作を強化学習でゼロショット学習する手法を提案。