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フィジカルAI関連の最新論文を、日本語のひとことで。原題は英語です。

最新論文: 2026/1/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文マニピュレーションロボティクス2026/1/1

  CoLA-Flow Policy: 連続潜在行動フローマッチングによる時間的に一貫した模倣学習

  行動系列を時間的に一貫した潜在軌道にエンコードし、連続潜在空間でフローマッチングを行うことで、高速推論と滑らかで安定した長期的ロボットマニピュレーションを実現した模倣学習フレームワーク。

  原題: CoLA-Flow Policy: Temporally Coherent Imitation Learning via Continuous Latent Action Flow Matching for Robotic Manipulation ／ Wu Songwei, Jiang Zhiduo, Sun Wandong 他

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• 論文群制御ロボティクス2026/1/1

  MOSAIC: 異種ロボットチームの知的連携のためのモジュール式スケーラブル自律性

  単一オペレータの監督下で異種ロボットチームが科学探査を行うためのスケーラブルな自律性フレームワークを提案し、月面探査模擬実験で1台故障時でもタスクの82.3%を完了した。

  原題: MOSAIC: Modular Scalable Autonomy for Intelligent Coordination of Heterogeneous Robotic Teams ／ David Oberacker, Julia Richter, Philip Arm 他

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• 論文LLM幻覚自然言語2025/12/25

  幻覚の統一定義：それは世界モデルだ、この愚か者！

  言語モデルの幻覚を「ユーザーに観測可能な不正確な内部世界モデリング」と統一的に定義し、既存の定義を包含する枠組みを提案した論文。

  原題: A Unified Definition of Hallucination: It's The World Model, Stupid! ／ Emmy Liu, Varun Gangal, Chelsea Zou 他

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• 論文物理推論ベンチマーク機械学習2025/12/23

  FEM-Bench：コード生成LLMのための構造化科学的推論ベンチマーク

  有限要素法（FEM）コード生成を通じてLLMの物理的推論能力を評価するベンチマークFEM-Benchを提案し、最先端モデルでも完全解決が難しいことを示した。

  原題: FEM-Bench: A Structured Scientific Reasoning Benchmark for Evaluating Code-Generating LLMs ／ Saeed Mohammadzadeh, Erfan Hamdi, Joel Shor 他

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• 論文VLA自然言語2025/12/22

  Moxin-VLMとMoxin-VLAを備えたオープンソースマルチモーダルMoxinモデル

  完全オープンソースのLLM「Moxin」を基に、視覚言語理解・視覚言語行動・中国語対応の3つの派生モデルを開発し、公開した。

  原題: Open-Source Multimodal Moxin Models with Moxin-VLM and Moxin-VLA ／ Pu Zhao, Arash Akbari, Xuan Shen 他

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• 論文継続強化学習機械学習2025/12/21

  動的環境におけるデモンストレーション誘導型継続強化学習

  過去の知識を自己進化するデモンストレーションリポジトリに保存し、それを直接活用して探索と適応を導く継続強化学習手法を提案。2DナビゲーションとMuJoCoで性能・知識転移・忘却抑制・効率の向上を示した。

  原題: Demonstration-Guided Continual Reinforcement Learning in Dynamic Environments ／ Xue Yang, Michael Schukat, Junlin Lu 他

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• 論文物体中心ダイナミクス機械学習2025/12/17

  物体中心ダイナミクスのためのソフトな幾何学的帰納バイアス

  幾何代数ニューラルネットワークを用いて物体中心の世界モデルを構築し、厳密な等変性ではなくソフトな幾何学的帰納バイアスを与えることで、2D剛体ダイナミクスの長期予測において物理的忠実度が向上することを示した。

  原題: Soft Geometric Inductive Bias for Object Centric Dynamics ／ Hampus Linander, Conor Heins, Alexander Tschantz 他

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• 論文コンパイラ/アクセラレータ機械学習2025/12/17

  AIE4ML: AMD次世代AIエンジン向けニューラルネットワークコンパイルのエンドツーエンドフレームワーク

  AMDのAIE-ML世代デバイス向けに、AIモデルを自動で最適化ファームウェアへ変換する初の包括的フレームワークを提案し、単一カーネルでアーキテクチャ限界に近い性能と、2Dファブリック全体でのスケーラブルな並列化を実現した。

  原題: AIE4ML: An End-to-End Framework for Compiling Neural Networks for the Next Generation of AMD AI Engines ／ Dimitrios Danopoulos, Enrico Lupi, Chang Sun 他

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• 論文認知モデリングq-bio.NC2025/12/15

  対話型VR実験に基づくメンタルローテーションの深層学習モデル

  VR実験のデータを参考に、等変ニューラルエンコーダ・神経記号的エンコーダ・神経決定エージェントを組み合わせて人間のメンタルローテーションをモデル化し、行動・反応時間を再現した。

  原題: A Deep Learning Model of Mental Rotation Informed by Interactive VR Experiments ／ Raymond Khazoum, Daniela Fernandes, Aleksandr Krylov 他

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• 論文強化学習AI2025/12/14

  世界モデルが強化学習エージェントの最適採餌戦略を実現する

  学習した世界モデルを持つ人工採餌エージェントが、限界価値定理に沿ったパッチ離脱行動を自然に獲得することを示し、予測的世界モデルが生物学的に妥当な意思決定の基盤となる可能性を提示した。

  原題: World Models Unlock Optimal Foraging Strategies in Reinforcement Learning Agents ／ Yesid Fonseca, Manuel S. Ríos, Nicanor Quijano 他

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• 論文ビデオ生成画像認識2025/12/12

  BAgger: 自己回帰ビデオ拡散モデルのドリフトを後方集約で軽減

  自己回帰ビデオ拡散モデルの誤差蓄積による品質ドリフトを、モデル自身のロールアウトから修正軌道を構築する自己教師あり学習で軽減する手法を提案。

  原題: BAgger: Backwards Aggregation for Mitigating Drift in Autoregressive Video Diffusion Models ／ Ryan Po, Eric Ryan Chan, Changan Chen 他

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• 論文VLA機械学習2025/12/12

  視覚言語行動モデルの汎用性を測る統一ベンチマーク

  VLMとVLAの6つの能力領域にわたるクロスドメイン汎用性を評価する統一ベンチマークMultiNet v1.0を提案し、既存モデルが訓練分布外で大きく性能劣化することを示した。

  原題: Benchmarking the Generality of Vision-Language-Action Models ／ Pranav Guruprasad, Sudipta Chowdhury, Harsh Sikka 他

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• 論文スケジューリング機械学習2025/12/12

  GraphPerf-RT: ハードウェアを考慮したOpenMPコードのスケジューリングのためのグラフ駆動性能モデル

  タスクDAG・コード意味・実行時コンテキストを異種グラフで統合し、不確かさを伴うGNNサロゲートでメイクスパンを高速予測、組込み向けリスク考慮型スケジューリングを実現した。

  原題: GraphPerf-RT: A Graph-Driven Performance Model for Hardware-Aware Scheduling of OpenMP Codes ／ Mohammad Pivezhandi, Mahdi Banisharif, Saeed Bakhshan 他

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• 論文世界モデル画像認識2025/12/12

  VFMF: 視覚基盤モデル特徴量の予測による世界モデリング

  視覚基盤モデルの特徴空間で自己回帰フローマッチングを行い、不確実性を考慮した将来予測を実現する生成的世界モデルを提案。

  原題: VFMF: World Modeling by Forecasting Vision Foundation Model Features ／ Gabrijel Boduljak, Yushi Lan, Christian Rupprecht 他

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• 論文球面ニューラル演算子機械学習2025/12/11

  一般化球面ニューラル演算子：グリーン関数定式化

  球面グリーン関数に基づくニューラル演算子の設計枠組みを提案し、等変性と不変性を柔軟に調整できるGSNOと階層的アーキテクチャSHNetを開発した。

  原題: Generalized Spherical Neural Operators: Green's Function Formulation ／ Hao Tang, Hao Chen, Chao Li

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• 論文ワールドモデル機械学習2025/12/10

  ラベルなし軌道を活用する潜在行動ワールドモデル

  行動ラベル付きデータとラベルなしデータを共通の潜在行動表現で統合し、オフライン強化学習により効率的に制御方策を学習する手法を提案。

  原題: Latent Action World Models for Control with Unlabeled Trajectories ／ Marvin Alles, Xingyuan Zhang, Patrick van der Smagt 他

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• 論文世界モデル画像認識2025/12/9

  Astra: 自己回帰デノイジングによる汎用インタラクティブ世界モデル

  過去の観測と行動から多様なシーンの未来映像を予測する汎用世界モデルAstraを提案。自己回帰デノイジングと行動認識アダプタにより、運転やロボット把持などの精密な行動制御と長期的予測を実現した。

  原題: Astra: General Interactive World Model with Autoregressive Denoising ／ Yixuan Zhu, Jiaqi Feng, Wenzhao Zheng 他

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• 論文医療AI/意思決定支援機械学習2025/12/8

  CLARITY: 潜在空間における文脈対応疾患軌跡モデリングによる治療意思決定支援の医療ワールドモデル

  患者ごとの時間・臨床文脈を潜在空間に統合し、治療条件付きの疾患進行を予測して個別化治療計画を生成する医療ワールドモデルを提案。

  原題: CLARITY: Medical World Model for Guiding Treatment Decisions by Modeling Context-Aware Disease Trajectories in Latent Space ／ Tianxingjian Ding, Yuanhao Zou, Chen Chen 他

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• 論文VLA画像認識2025/12/8

  決定論的ワールドモデルによる視覚ベースEnd-to-End制御の閉ループ到達可能性解析

  物理状態から合成カメラ画像を生成する決定論的ワールドモデルを提案し、確率的潜在変数による過大近似なしに視覚ベース制御器の閉ループ到達可能性解析を可能にした。

  原題: Deterministic World Models for Closed-loop Reachability Analysis of End-to-End Vision-based Control ／ Yuang Geng, Zhongzheng Zhang, Chengzhen Jiang 他

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• 論文世界モデルAI2025/12/7

  記憶について：世界モデルにおける記憶メカニズムの比較

  トランスフォーマーベースの世界モデルにおいて、記憶符号化と記憶注入という2種類の記憶拡張メカニズムを分類し、状態想起タスクで有効記憶範囲とトレードオフを評価した研究。

  原題: On Memory: A comparison of memory mechanisms in world models ／ Eli J. Laird, Corey Clark

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• 論文協調/LLMcs.MA2025/12/5

  ReCollab: 検索拡張LLMによる協調的アドホックチームメイトモデリング

  LLMを用いて未知のチームメイトの行動を分類し、RAGで推論を安定化させることで、協調タスクにおける適応を改善するフレームワークを提案。

  原題: ReCollab: Retrieval-Augmented LLMs for Cooperative Ad-hoc Teammate Modeling ／ Conor Wallace, Umer Siddique, Yongcan Cao

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• 論文ニューラルネットワーク正則化physics.bio-ph2025/12/5

  ポアソンノイズ由来の正則化がニューラルネットワークにモジュール的結合を生み出し、頑健性と構成的汎化を促進する

  神経活動のポアソン的ノイズを模した正則化により、ニューラルネットワークがモジュール構造を獲得し、ノイズ頑健性や構成的汎化が向上することを示した研究。

  原題: Modular connectivity in neural networks emerges from Poisson noise-motivated regularisation, and promotes robustness and compositional generalisation ／ Daoyuan Qian, Qiyao Liang, Ila Fiete

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• 論文物理シミュレーション/ワールドモデルphysics.optics2025/12/5

  FieldSeer I: 部分観測下での長期的電磁ダイナミクスに向けた物理誘導型ワールドモデル

  2次元TE導波路における部分観測から電磁場の時間発展を予測する幾何条件付きワールドモデルを提案し、FDTDベンチマークで既存手法より高精度な長期ロールアウトを実現した。

  原題: FieldSeer I: Physics-Guided World Models for Long-Horizon Electromagnetic Dynamics under Partial Observability ／ Ziheng Guo, Fang Wu, Maoxiong Zhao 他

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• 論文オフライン強化学習機械学習2025/12/4

  明示的な保守性なしの長期ホライズンモデルベースオフライン強化学習

  ベイズ的アプローチにより明示的な保守性を使わずに長期ホライズンのロールアウトを可能にし、D4RLとNeoRLで最先端性能を達成したNEUBAYを提案。

  原題: Long-Horizon Model-Based Offline Reinforcement Learning Without Explicit Conservatism ／ Tianwei Ni, Esther Derman, Vineet Jain 他

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• 論文世界モデル機械学習2025/12/3

  優れた世界モデルが事後学習性能を向上させる

  ルービックキューブを題材に、明示的な世界モデル事前学習が内部表現を改善し、強化学習による事後学習の性能を高めることを示した研究。

  原題: Better World Models Can Lead to Better Post-Training Performance ／ Prakhar Gupta, Henry Conklin, Sarah-Jane Leslie 他

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• 論文動画世界モデル画像認識2025/12/2

  WorldPack: 長文脈動画世界モデリングのための動的フレーム圧縮

  3D視点の空間的関連性に基づいて過去フレームの圧縮率を動的に割り当てることで、長期的な動画世界モデルの生成品質を向上させる手法を提案。

  原題: WorldPack: Dynamic Frame Compression for Long-context Video World Modeling ／ Yuta Oshima, Yusuke Iwasawa, Masahiro Suzuki 他

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• 論文強化学習/生成ポリシー機械学習2025/12/2

  事前分布マッピング共進化による拡散ポリシーの学習

  強化学習において、最適化しやすい潜在空間で方策を訓練しつつ、条件付き生成デコーダで行動を合成するフレームワークGoRLを提案。複雑な連続制御タスクで既存手法を大幅に上回る性能を達成した。

  原題: Training Diffusion Policies via Prior-Mapping Co-Evolution ／ Chubin Zhang, Zhenglin Wan, Feng Chen 他

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• 論文VLAロボティクス2025/12/1

  VLG-Loc: ラベル付きフットプリントマップからの視覚言語グローバル位置推定

  視覚言語モデルを活用し、ランドマーク名と領域のみが記載された人間可読なフットプリントマップを用いてロボットのグローバル位置推定を行う手法を提案。

  原題: VLG-Loc: Vision-Language Global Localization from Labeled Footprint Maps ／ Mizuho Aoki, Kohei Honda, Yasuhiro Yoshimura 他

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• 論文SLAMロボティクス2025/12/1

  深層学習による動的物体フィルタリングを用いた点群洗練ORB-SLAM3

  YOLOv8とCUDA加速を組み合わせて動的物体を除去し、ORB-SLAM3の点群を洗練するPCR-ORBを提案。KITTIで一部シーケンスの精度が最大30%改善。

  原題: PCR-ORB: Enhanced ORB-SLAM3 with Point Cloud Refinement Using Deep Learning-Based Dynamic Object Filtering ／ Sheng-Kai Chen, Jie-Yu Chao, Jr-Yu Chang 他

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• 論文検証・安全性cs.CR2025/12/1

  ロボティクス車両の安全性解析のための性質誘導型サイバーフィジカル削減と代理実行

  安全性仕様に関連する制御ロジックと物理ダイナミクスのみを抽出した軽量代理モデルを構築し、時相論理オラクルとファジングで効率的に反例を発見する手法を提案。ドローン制御系で検証した。

  原題: Property-Guided Cyber-Physical Reduction and Surrogation for Safety Analysis in Robotic Vehicles ／ Nazmus Shakib Sayom, Luis Garcia

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