Jinwoo Jang
収録論文 2本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
メモリ/推論効率化世界モデル
※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
- HeMeR: 構造化KV再利用による身体性エージェントの異種メモリ統合メモリ/推論効率化2026/11/12
宣言的・手続き的・作業メモリを動的に更新しながら、変化しない部分のKVキャッシュを再利用して推論を高速化するフレームワークHeMeRを提案し、実機で成功率83.2%・推論時間を2.94秒から1.87秒に短縮した。
- 進化する環境における身体化エージェントのためのマルチスケール世界モデル混合世界モデル2026/7/1
環境変化に応じたマルチスケール推論と知識適応を実現するため、スケール認識型の世界モデル混合と進化を導入したMuSixフレームワークを提案。