Pu Li

収録論文 3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

• 報酬をエージェントとして捉える身体化ワールドモデルの学習
  強化学習2026/6/18

  身体化ワールドモデルにおいて、報酬をエージェントとして能動的に評価する枠組みと、動的差分に基づく探索多様化手法を導入し、報酬ハッキングを抑えつつ多様な行動生成を可能にする強化学習手法を提案した。

• Kairos: 後悔を考慮した物理AI向けネイティブ世界行動モデルスタック
  世界モデル2026/6/15

  物理AIのための世界モデルスタックを提案し、制御に重要な情報のみを学習・維持・展開する手法を導入した。

• 自動運転における3D物体可視性予測
  自動運転知覚2024/3/1

  自動運転の知覚フェーズで、3D物体の可視性という新しい属性を導入し、マルチタスク学習で効率的に予測する手法を提案した。