Junyang Shu

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

• Feat2Go: 視覚特徴に基づく価値推定による身体化強化学習
  VLA/強化学習2026/5/1

  事前学習済み視覚世界モデルから得た段階的進捗目標を価値モデルで予測し、終端報酬を整形することでVLAモデルの強化学習を改善するフレームワークを提案。

• RFTF: 時間的フィードバックを用いた身体性エージェントの強化学習ファインチューニング
  VLA2025/5/1

  ロボット操作ラベルなしで時間情報から価値モデルを学習し、密な報酬を生成することで、VLAモデルの強化学習ファインチューニングを効率化する手法を提案。