Tao Feng

HappyWorld-Bench

収録論文 4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

• HappyWorld-Bench：世界モデルの信頼性を評価する総合ベンチマーク
  世界モデル評価2026/9/21

  生成世界モデルがエージェントの相互作用下でどれだけ信頼できるかを、動画・空間・身体性の3トラックで評価するベンチマークを提案し、14の動画モデル、9の空間システム、8の身体性モデルを評価した。

• Eq.Bot: 群同変正規化によるロボットマニピュレーション学習の強化
  マニピュレーション2025/11/1

  観測をSE(2)同変な正規化空間に変換して既存のポリシーを適用し、得られた行動を元の空間に戻すことで、アーキテクチャ変更なしに空間的同変性を付与するモデル非依存フレームワークを提案。

• 方策最適化を超えて：疎報酬長期的計画のためのデータキュレーションフライホイール
  VLA2025/8/1

  疎報酬の長期的エージェント計画に対し、ブートストラップ・外挿・洗練の3段階で自己改善するデータフライホイールを構築し、トークン効率よく最先端性能を達成した研究。

• ロボットマニピュレーションにおける生成AI：サーベイ
  マニピュレーション2025/3/1

  GAN・VAE・拡散モデルなどの生成モデルをロボットマニピュレーションに応用する研究を、データ生成から方策学習まで階層的に整理したサーベイ。