Jun Shao

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

• 人間が避ける行動からどう学ぶか？介入認識型ワールドモデルと実世界RLによる器用な操作
  操作2026/9/5

  人間の介入を単なる修正ではなく、将来のリスク予測信号として活用する安全重視のRLフレームワークWHIRLを提案し、多指ロボットハンドでの複雑な把持・操作タスクで成功率向上と介入削減を実証した。

• MLDT: オープンソース大規模言語モデルによる複雑な長期ロボットタスク計画のための多段階分解
  タスク計画2024/3/1

  目標・タスク・行動の3段階に分解し、目標に敏感なコーパス生成と指示チューニングでオープンソースLLMの長期ロボットタスク計画能力を高める手法を提案。