Pavel Izmailov

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

• 身体化世界モデルの高次化による計画と制御の実現
  世界モデル/計画/制御2026/4/28

  高次元の関節動作空間を直接探索する代わりに、高レベル行動を低レベル関節動作列に変換する軽量ポリシーを訓練し、凍結した世界モデルと組み合わせて高レベル行動から未来観測を予測する「持ち上げられた世界モデル」を提案。人間型エージェントで2Dウェイポイントを高レベル行動とし、低レベル探索より3.8倍精度が向上。

• 勾配ベース計画のための世界モデルにおける訓練・テストギャップの解消
  モデルベース強化学習2025/12/1

  世界モデルの訓練時とテスト時の目的のずれを埋めるため、訓練時のデータ合成手法を提案し、勾配ベース計画の性能を向上させた。物体操作やナビゲーションタスクで、従来のCEMと同等以上の性能を10%の時間で達成した。