Harris Chan

収録論文 4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

• SIMA 2: 仮想世界のための汎用身体性エージェント
  VLA2025/12/1

  Gemini基盤モデルをベースに、多様な3D仮想世界で言語や画像による指示を理解し行動する汎用エージェントSIMA 2を開発。未知環境への汎化や自己改善による新スキル獲得を実現した。

• 視覚言語モデルによる指示拡張を用いたロボットスキル獲得
  VLA2022/11/1

  CLIPなどの視覚言語モデルを自動ラベラーとして活用し、言語注釈のない大規模ロボット実演データに指示を付与することで、言語条件付き模倣学習ポリシーの新たなスキル獲得と汎化を可能にした。

• 内なる独白：言語モデルを用いた計画による身体性推論
  VLA2022/7/1

  LLMが環境からの言語フィードバックを活用して「内なる独白」を形成し、ロボットの計画・制御を改善する手法を提案。実世界を含む3領域でタスク完了率が向上した。

• 長期マルチゴール強化学習のための最大エントロピー獲得探索
  強化学習探索2020/7/1

  到達困難な目標を追わず、達成済み目標分布のエントロピーを最大化する自己目標を設定することで、迷路探索やブロック積みなどの長期タスクで探索効率を大幅に向上させた研究。