論文の概要: Compositional Shift Algebra: Extrapolating Mixed Robot Shifts Without Mixed Finetuning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.13651v1
- Date: Sat, 12 Sep 2026 02:14:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-16 07:15:05.450466
- Title: Compositional Shift Algebra: Extrapolating Mixed Robot Shifts Without Mixed Finetuning
- Title（参考訳）: 合成シフト代数:混合微調整のない混合ロボットシフトを外挿する
- Abstract要約: 構成シフト代数(CSA)は、正確なリセットプローブからの単一要素観測、ポリシー、ダイナミクス演算子に適合する。
モジュラースタック z=E(o), a=g(z,u), z'=f(z,a) 上でシフト作用素を学び、それらを構成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robot deployments rarely change one mechanism at a time: cameras, action interfaces, and physical dynamics often shift together. Prior adaptation recipes either finetune a new model for every mix or attempt to select which module to update. We instead learn shift operators on a modular stack z{=}E(o), a{=}g(z,u), z'{=}f(z,a) and compose them. Compositional Shift Algebra (CSA) fits single-factor observation, policy, and dynamics operators from exact-reset probes, then extrapolates held-out mixed shifts by operator composition---without mixed-shift finetuning. On ManiSkill StackCube, residual CSA matches an oracle mixed inverse on held-out mixes (success 1.0 over 10 seeds) while beating best-single / zero-shot / parameter-average baselines by { approx}67 pp. RGB-D vision-in-the-loop composition remains near oracle and far above non-compositional arms; a delay commutator stress shows ordered necessity for policy timesdelay. On a second task (PickCube), residual CSA again reaches compose 1.0 vs. 0.33 non-compositional (n{=}10), and an L1 vision controller without privileged cube/goal poses or grasp flags in the control loop retains compose 0.95 vs. 0.00. Main-track upgrades freeze PushCube (+33 pp), PegInsertion joint8 / pose7 EE (+67 pp each), and thin BC under frozen CSA (+67 pp); deeper BC and fair adapt baselines still need compose (+67 pp each), vision-localized BC needs compose (+56 pp), and delay favors ordered/few-shot deploy. We report Intervention-Gated Adaptation as a negative control.
- Abstract（参考訳）: カメラ、アクションインターフェース、物理ダイナミクスは、しばしば一緒に動きます。
事前の適応レシピは、ミックス毎に新しいモデルを微調整するか、どのモジュールを更新するかを選択しようとする。
代わりに、モジュラースタック z{=}E(o), a{=}g(z,u), z'{=}f(z,a) 上でシフト作用素を学び、それらを構成する。
コンポジションシフト代数(CSA)は、正確にリセットされたプローブから単一要素の観測、ポリシー、ダイナミックス演算子に適合し、演算子合成によって保持される混合シフトを外挿する。
ManiSkill StackCubeでは、残留CSAはホールトアウトミックス(1.0以上10種)で混合したオラクルの逆数と一致し、{approx}67 pp.でベストシングル/ゼロショット/パラメータ平均ベースラインを打った。
RGB-Dビジョン・イン・ザ・ループの組成は、オラクルの近くに留まり、非構成アームよりもはるかに上である。
第2のタスク(PickCube)では、残差CSAが1.0対0.33非合成(n{=}10)となり、特権的キューブ/ゴールポーズや制御ループ内のフラグの把握のないL1ビジョンコントローラは0.95対0.00を保持する。
メイントラックのアップグレードはPushCube (+33 pp), PegInsertion joint8 / pose7 EE (+67 pp), Thin BC under frozen CSA (+67 pp), Deep BC and fair adapt baselines still need compose (+67 pp), vision-localized BC need compose (+56 pp), delay favors order/few-shot deploy。
陰性制御としてインターベンションゲート適応を報告した。
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