Saehun Chun

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

• HeMeR: 構造化KV再利用による身体性エージェントの異種メモリ統合
  メモリ/推論効率化2026/11/12

  宣言的・手続き的・作業メモリを動的に更新しながら、変化しない部分のKVキャッシュを再利用して推論を高速化するフレームワークHeMeRを提案し、実機で成功率83.2%・推論時間を2.94秒から1.87秒に短縮した。

• 機能キャッシュ移植による身体化エージェント向けロバストかつ高速なコードポリシー合成
  VLA/コード生成2026/6/11

  コード生成LLMの遅延と不安定性を解決するため、検証済み関数コードとKVキャッシュを再利用してポリシーを合成するFCGraftを提案。タスク成功率と生成速度を大幅に向上させた。

• スモール言語モデルによるコードリファクタリングを用いた効率的なスキル接地
  スキル接地/コード生成2026/6/6

  スモール言語モデルを用いて、スキルの意味論と実行環境への結合を分離し、局所的なリファクタリングのみでスキルを接地するフレームワークRECENTを提案。LLM並みの性能をsLMで達成した。