David Abel

収録論文 4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

• 不完全な世界モデルは悪用可能である
  強化学習2026/5/15

  強化学習における世界モデルの悪用可能性を定義し、報酬ハッキングとの理論的関係を明らかにした論文。

• ロボ触覚オリンピアード2.0：触覚ベース強化学習の標準化ベンチマーク
  触覚/強化学習/ベンチマーク2026/5/1

  触覚ベースの強化学習を標準化するため、4種類のロボット形態で「盲目的」操作を評価するGPU並列ベンチマークを提案し、既存手法より10倍高速な性能を達成した。

• 触覚強化学習によるロボット制御の強化
  触覚2025/10/1

  自己教師あり学習で触覚観測を活用し、疎なバイナリ接触信号が巧みな操作に重要であることを示し、ボールバウンドや太極球回しで超人級の器用さを達成した。

• 汎用エージェントは世界モデルを内包する
  世界モデル2025/6/1

  多段階の目標指向タスクに汎化できるエージェントは必ず環境の予測モデルを学習していることを形式的に示し、そのモデルを方策から抽出する方法を提案した。