James Staley

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

• PHIRL: 逆強化学習のための学習報酬とタスク進捗の整合
  逆強化学習2026/9/25

  人間のデモンストレーションと進捗フィードバックを組み合わせ、逆強化学習でロバストな報酬関数を学習するデータ効率の良いフレームワークPHIRLを提案。実機・シミュレーションでベースラインを上回る性能を示した。

• ユーザーはロボット基盤モデルの性能をタスク成功率とその先でどう理解するか
  VLA2026/2/1

  ロボット基盤モデルの評価情報を非専門家がどう解釈するかを調査し、タスク成功率に加えて失敗事例や新規タスクへの推定情報も重視することを明らかにした。