Adnan Esmail

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

• π0.7: 操縦可能な汎用ロボット基盤モデルと創発的能力
  VLA2026/4/1

  多様なコンテキスト条件付けを用いて、未見環境での言語指示追従やゼロショットの身体汎化を実現するロボット基盤モデルπ0.7を提案した。

• RLトークン：視覚言語行動モデルを用いたオンライン強化学習のブートストラップ
  VLA/強化学習2026/4/1

  事前学習済みの視覚言語行動モデル(VLA)にRLトークンと呼ばれる小型の表現を追加し、その上で強化学習を行うことで、実ロボット上で数時間の練習だけで効率的に微調整できる手法を提案した。

• π*0.6：経験から学ぶVLA
  VLA2025/11/1

  実世界での経験と人間の修正を活用した強化学習手法RECAPにより、洗濯物畳みや箱組み立て、エスプレッソ抽出などのタスクを高成功率で実行できる汎用VLAモデルπ*0.6を開発した。

• π0.5: オープンワールド汎化を実現する視覚-言語-行動モデル
  VLA2025/4/1

  異種タスクの共同学習により、未知の家庭環境でもキッチンや寝室の掃除などの長期的で器用な操作を実行できるVLAモデルπ0.5を提案した。

• π0: 汎用ロボット制御のための視覚-言語-行動フローモデル
  VLA2024/10/1

  事前学習済み視覚言語モデルにフローマッチングを組み合わせ、多様なロボットの大規模データで訓練することで、洗濯物畳みや箱組み立てなどの器用なタスクをゼロショットや言語指示で実行できる汎用ロボット基盤モデルを提案した。