Idan Shenfeld

Massachusetts Institute of Technology

収録論文 3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

• ワークスペースモデル：顕著性駆動型監督による軽量ロボットメモリ
  マニピュレーション2026/9/17

  訓練時にVLMでタスクに必要な情報を抽出し、軽量な潜在メモリ「ワークスペーストークン」に蒸留することで、展開時にVLM推論なしで記憶を要する操作タスクを解けるようにした。

• 模倣から洗練へ：精密組立のための残差強化学習
  マニピュレーション2024/7/1

  行動クローニング（BC）で教えたロボットの精密組立タスクにおける信頼性の飽和問題を解決するため、凍結したBCモデルに閉ループの残差ポリシーを強化学習で追加するResiPを提案。

• JUICER: ロボット組立のためのデータ効率の良い模倣学習
  模倣学習2024/4/1

  少数の人間の実演データから、精密で長期的な組立作業を模倣学習で実現するパイプラインを提案し、シミュレーション上の家具組立タスクで有効性を示した。