Chenze Yu
Xspark AI
収録論文 2本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
触覚/ワールドモデル信頼性評価
※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
- DexTouch-WM: 人間の触覚から器用なロボット操作のための行動条件付き触覚ワールドモデルを学習触覚/ワールドモデル2026/9/17
人間とロボットの手に同じ触覚センサ配置を装着し、人間の触覚データからロボットの視覚・触覚の未来を予測するワールドモデルを学習。人間のデータを増やすほどロボット領域の予測精度が向上し、政策評価や合成データ生成にも使えることを示した。
- 信頼できる具現化知能に向けて:システムフレームワークと段階的信頼度レベル信頼性評価2026/7/1
具現化知能の信頼性を「持続的な安全な成功」と定義し、モデル・システム・エビデンス・展開の4層からなるフレームワークと段階的信頼度を提案する論文。