Jiahao Tu

Chongqing University

収録論文 1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

• EvoHIL: 自己進化型報酬とフローマッチングによるポリシー最適化を用いた堅牢な人間参加型強化学習
  強化学習2026/8/1

  人間参加型強化学習において、報酬モデル・行動生成・視覚ドメインの3つの限界を同時に適応させる統一フレームワークEvoHILを提案し、照明変化下の6つの操作タスクで性能を向上させた。