Hengtao Shen

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

• ActDistill: 効率的な視覚-言語-行動モデルのための汎用的な行動誘導自己蒸留
  VLA2025/11/1

  既存のVLAモデルの行動予測能力を軽量な生徒モデルに転移させる蒸留フレームワークを提案し、計算量を50%以上削減しつつ同等以上の性能を実現した。

• 汎用ロボット方策におけるショートカット学習：データセットの多様性と断片化の役割
  VLA2025/8/1

  大規模ロボットデータセットで訓練された汎用方策が訓練分布外で汎化しにくい原因を分析し、タスク無関係な特徴に依存する「ショートカット学習」が主因であること、サブデータセットの多様性不足と分布の断片化がそれを助長することを示した。さらにデータ拡張でショートカット学習を軽減し汎化性能を改善できることを実証した。

• 非専門家の観測データからの効果的なサブゴール誘導による目標到達方策学習
  強化学習2024/9/1

  非専門家の行動なし観測データから長期的な目標到達方策を学ぶため、拡散モデルでサブゴールを生成し、状態-目標価値関数で効率的な探索を促す手法を提案した。

• 拡散モデルを最適化器として活用するオフライン強化学習の効率的計画法
  オフライン強化学習2024/7/1

  拡散モデルのサンプリングを軌道生成と最適化に分離し、自己回帰モデルで高速に実行可能な軌道を生成しつつ拡散モデルで最適化することで、オフライン強化学習の計画を3〜10倍高速化した。