Rachel Ma

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

• オープンエンド対話からの目標推論による柔軟なエージェントアラインメント
  VLA2025/8/1

  対話を通じてユーザーの目標を動的に推論し、LLMエージェントを柔軟にアラインメントする手法GOODを提案。買い物・家庭ロボティクス・コーディングの3領域で有効性を示した。

• オープンエンド対話からの目標推論
  VLA2024/10/1

  LLMとの対話から自然言語で目標を抽出し、ベイズ推論で不確実性を扱いながら多様なユーザー目標をオンラインで学習・達成する手法を提案。

• 動詞によるスキル汎化
  マニピュレーション2024/10/1

  動詞を用いて新しい物体に対する操作スキルを汎化する手法を提案し、物体の軌道が特定の動詞で記述できるかを判定する確率的分類器を学習させ、新しい物体カテゴリへの汎化性能と実機での軌道生成を実証した。