Pu Feng

Zhongguancun Laboratory

収録論文 5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

• 強化学習ファインチューニングによる協調マルチエージェント視覚言語行動モデル
  VLA2026/9/29

  事前学習済みVLAを3段階の強化学習ファインチューニングでマルチロボット協調に適応させ、初期化対応データ収集・オフライン信用フィルタリング・潜在空間オンラインRLにより成功率を大幅に向上させた。

• ニューラルアルゴリズミック推論器で大規模言語モデルを強化するマルチエージェント経路探索
  マルチエージェント経路探索2025/8/1

  マルチエージェント経路探索(MAPF)の性能を高めるため、グラフニューラルネットワークベースのニューラルアルゴリズミック推論器(NAR)とクロスアテンションでLLMを誘導するフレームワークLLM-NARを提案し、シミュレーションと実機実験で既存手法を上回ることを示した。

• 階層的コンセンサスに基づくマルチエージェント強化学習によるマルチロボット協調
  群制御2024/7/1

  人間社会の合意形成に着想を得て、局所観測からエージェント間のグローバルなコンセンサスを対照学習で形成し、短期・長期の階層的合意と適応的注意機構で協調行動を導くマルチエージェント強化学習フレームワークを提案した。

• Leveraging Partial Symmetry for Multi-Agent Reinforcement Learning
  2024/1/1
• ESP: Exploiting Symmetry Prior for Multi-Agent Reinforcement Learning
  2023/7/1