Yongqiang Chen
収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
世界モデル/強化学習
※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
- エージェント探索と構造化モデリングの相乗効果によるタスク十分な世界モデルの学習世界モデル/強化学習2026/7/5
エージェントが環境を能動的に探索してタスク関連情報を収集し、そのデータからタスクに必要な最小限の表現を世界モデルで学習することで、サンプル効率と汎化性能を向上させる手法を提案した。
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収録論文 1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。
エージェントが環境を能動的に探索してタスク関連情報を収集し、そのデータからタスクに必要な最小限の表現を世界モデルで学習することで、サンプル効率と汎化性能を向上させる手法を提案した。