James Zou

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

• 視覚言語行動モデルのファインチューニングには、思っているより少ない層で十分である
  VLA/モデル圧縮2026/6/1

  大規模な視覚言語行動（VLA）モデルには層ごとの冗長性があることを発見し、学習不要の構造圧縮パイプラインを提案。冗長な層を除去してモデルを最大50%圧縮し、ファインチューニング時間を40-50%、推論時間を最大30%削減しつつ、性能はフルモデルと同等以上を達成した。

• 影響力のスナップショット：オンライン強化学習のための局所データ帰属フレームワーク
  強化学習2025/5/25

  オンライン強化学習（PPO）において、直近の訓練バッファ内の各経験がエージェントの行動や累積報酬に与える影響を勾配類似度で測定する局所帰属フレームワークを提案し、学習診断・行動形成の時間分析・訓練中の介入に応用。さらに経験フィルタリングを反復するIIFアルゴリズムを提案し、サンプル効率と性能を向上させた。