Alex Lamb

収録論文 6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

• タイムステップ重み付け：ELBOベースフローマッチング強化学習の有効性を左右する隠れた鍵
  フローマッチング強化学習2026/9/26

  ELBOベースの強化学習におけるタイムステップ重み付けが性能に与える影響を分析し、報酬地形と学習段階に応じた適応的な重み付け手法を提案した。

• 身体化AIのための加法的合成潜在行動の学習
  VLA2026/4/3

  視覚遷移から潜在行動を学習する際に、物理運動の加法的・合成的構造を強制するモデルAC-LAMを提案し、下流のポリシー学習の性能を向上させた。

• 次潜在予測トランスフォーマーによるコンパクトな世界モデルの学習
  世界モデル2025/11/8

  トランスフォーマーに潜在空間での次状態予測を自己教師ありで学習させ、履歴を圧縮した信念状態を持つコンパクトな世界モデルを獲得させる手法を提案。

• PcLast: 計画可能な連続潜在状態の発見
  VLA2023/11/1

  到達可能な状態をまとめて表現する潜在空間を学習し、目標条件付き計画と方策学習を効率化する手法を提案。

• エージェント制御表現：豊富な外生情報を用いた原理的なオフライン強化学習
  オフラインRL2022/11/1

  複雑で時間依存な外生情報を含む視覚的観測から、マルチステップ逆モデルを用いて制御に必要な表現を学習するオフラインRL手法ACROを提案し、ベンチマークで有効性を示した。

• 制御に本質的な潜在状態を保証付きで発見するマルチステップ逆モデル
  表現学習2022/7/1

  マルチステップ逆モデルと情報ボトルネックにより、制御に必要な情報だけを含む最小の潜在状態を理論保証付きで発見する手法AC-Stateを提案し、報酬や実演なしでの自己位置推定・探索・ナビゲーションを実現した。