Chi Bene Chen

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

• 世界行動モデルの汎化性能を決める要因とは？推論時の未来モデリングに関する実証研究
  VLA2026/9/28

  世界行動モデル（WAM）の汎化性能を環境変化・データ効率・タスク汎化の3軸で評価し、未来表現の条件付けが重要であることを示すとともに、未来生成を1回の順伝播に簡略化したSimple-WAMを提案した。

• MOVE: ロボットマニピュレーションの空間汎化のための運動ベースデータ収集パラダイム
  マニピュレーション2025/12/1

  デモ中に環境内の物体を動かすことで、単一軌道から多様な空間配置データを生成し、模倣学習の空間汎化性能を向上させる手法を提案。