Kevin Ellis
Cornell University
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
世界モデル認知科学強化学習ロボット計画
※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
- EMPIRIC: ロボットプランニングのための実験駆動型残差世界モデル学習世界モデル2026/9/28
物理エンジンに不足するメカニズムをコードとして学習し、ベイズ推論でパラメータを推定する残差世界モデルを提案。シミュレーションと実機でタスク解決性能を向上。
- 子どもと言語モデルにおける仮説生成と帰納的推論認知科学2026/5/23
不確実な環境での因果推論課題を用いて、子どもの行動とLLMエージェントの行動を比較し、両者が証拠の信頼性や観測可能性に同様に反応することを示した。
- 階層的ニューラルオプションと抽象世界モデルの同時学習強化学習2026/2/2
抽象世界モデルと階層的ニューラルオプションを同時に学習するAgentOWLを提案し、少ないデータでより多くのスキルを獲得できることを示した。
- 環境レベルのクエリで世界モデル学習をベンチマークする世界モデル2025/10/22
世界モデルが環境全体に関する多様なクエリに答えられるかを評価するWorldTestプロトコルと、43のグリッドワールド環境・129タスクからなるAutumnBenchを提案し、人間とAIモデルの性能差を明らかにした。
- ExoPredicator: ロボット計画のための動的環境の抽象モデル学習ロボット計画2025/9/1
ロボットの行動だけでなく外部プロセスも同時に進行する動的環境において、記号状態表現と因果プロセスを同時に学習し、長期計画を可能にするフレームワークを提案。
- VisualPredicator：ロボット計画のための神経記号的述語を用いた抽象世界モデルの学習ロボット計画2024/10/1
記号と神経の知識表現を組み合わせた一階述語言語を提案し、述語をオンラインで発明しながら抽象世界モデルを学習する手法を開発。五つのロボットシミュレーション領域で階層強化学習や視覚言語モデル計画より優れたサンプル効率と分布外汎化、解釈性を示した。
- Rapid Motor Adaptation for Robotic Manipulator Arms2023/12/1