Alessandra Russo

Imperial College London

収録論文 5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

• 自然言語タスク記述から視覚接地された報酬機械を生成するRM-VLM
  VLA2026/11/5

  LLMが自然言語のタスク記述から報酬機械を生成し、VLMが画像観測上で命題を接地することで、手作業のラベリング関数なしに非マルコフ的タスクの強化学習を可能にした手法。

• 批評家誘導による潜在ワールドモデルでの合成経験生成
  ワールドモデル2026/10/29

  オフラインデータとワールドモデルを用い、批評家の誘導で行動を洗練させて合成経験を生成し、方策性能を向上させる手法を提案。

• ニューロシンボリック具現化エージェント
  VLA/プランニング2026/8/17

  視覚言語モデルとシンボリックプランニングを組み合わせ、家庭内の長期的タスクを実行可能な計画として生成するエージェントを提案。探索と制約付き計画により、実行可能性を保証しつつ高い成功率を達成。

• 最適Qガイダンスによるフローマップポリシーの整合
  強化学習2026/5/12

  拡散やフローマッチングに基づく生成ポリシーの推論コストを削減するため、任意のジャンプ（1ステップを含む）を学習するフローマップポリシーを提案し、オフラインからオンラインへの強化学習において、批評家のQ値に基づく信頼領域最適化で適応させる手法を導入した。

• 世界モデルによる実行可能な計画への生成動画のグラウンディング
  VLA2026/2/2

  生成動画を計画として使う際の物理的・時間的な不整合を、学習した行動条件付き世界モデルで潜在空間の軌道最適化により実行可能な行動列へ変換する手法を提案。