Zezhong Wang
収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ワールドモデル
※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
- ループ型ワールドモデルワールドモデル2026/6/16
パラメータ共有のトランスフォーマーブロックを反復適用して潜在状態を精緻化する、初のループ型ワールドモデルを提案。従来比100倍のパラメータ効率と適応的計算量を実現し、反復的な潜在深度を新たなスケーリング軸として確立した。
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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。
パラメータ共有のトランスフォーマーブロックを反復適用して潜在状態を精緻化する、初のループ型ワールドモデルを提案。従来比100倍のパラメータ効率と適応的計算量を実現し、反復的な潜在深度を新たなスケーリング軸として確立した。