Esmeralda S. Whitammer

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

• 最適輸送Q学習によるフローポリシーの操縦と高速化
  VLA/強化学習2026/7/1

  ロボットの経験を用いたRL後訓練により、準最適なフローベースポリシーを微調整・高速化する最適輸送Q学習（OTQL）を提案した。

• 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。