Zhigang Lin
収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
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
- 報酬をエージェントとして捉える身体化ワールドモデルの学習強化学習2026/6/18
身体化ワールドモデルにおいて、報酬をエージェントとして能動的に評価する枠組みと、動的差分に基づく探索多様化手法を導入し、報酬ハッキングを抑えつつ多様な行動生成を可能にする強化学習手法を提案した。
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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。
身体化ワールドモデルにおいて、報酬をエージェントとして能動的に評価する枠組みと、動的差分に基づく探索多様化手法を導入し、報酬ハッキングを抑えつつ多様な行動生成を可能にする強化学習手法を提案した。