Jingheng Ma

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

• VERDI: 継続的な世界モデル最適化における検索は転移ではない
  世界モデル最適化2026/8/10

  事前学習済み世界モデルをユーザー指定の目的に最適化する際、過去の成功戦略をそのまま再利用するのではなく、対象モデルでの実験検証を経て初めて転移可能な知識とする継続的フレームワークVERDIを提案。最適化指紋と検証機構により探索コストと負の転移を大幅に削減した。

• 物理的にネイティブな世界モデル：生成的世界モデリングへのハミルトン的視点
  世界モデル2026/5/1

  世界モデルの研究を、ハミルトン力学に基づく構造化された潜在空間での進化として捉え直し、物理的に意味のある予測と行動計画を可能にする新しい枠組みを提案する論文。

• FATE: 物理的に基盤づけられたロボットカリキュラムのための閉ループ実現可能性認識タスク生成と能動的修復
  タスク生成/LLM/シミュレーション2026/3/1

  大規模言語モデルによるロボットタスク生成の物理的非実現性問題を解決するため、生成ループに具現化エージェントを組み込み、静的検証とシミュレーション実行検証を経て、非実現タスクを能動的に修復する閉ループフレームワークFATEを提案した。

• アフォーダンスグラフによるタスク世界：スケーラブルな身体性学習のための自己進化型タスク生成
  sim2real2026/2/1

  実世界観察からアフォーダンスグラフでタスクを階層分解し、VLM推論と幾何検証を組み合わせた自己進化機構でロボット方策を自動生成・改善するフレームワークを提案。