Alex Zook

NVIDIA

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

• PROBE: VLMエージェントによる操作基盤の視覚質問応答
  VQA/操作計画2026/8/17

  ロボットが隠れた物体を探すために操作が必要な動的シーンでの視覚質問応答（MG-VQA）を提案し、シミュレータとベンチマークを構築、VLMエージェントの性能を評価・微調整する手法を示した。

• VoLo: オープン語彙の長期的操作のための物理オーケストレータ
  操作/VLA2026/6/1

  VLMがロボットの多様な能力を中断可能なツールとして統合し、長期的な操作タスクを計画・実行・監視・回復するエージェントループを提案。高忠実度ベンチマークRoboVoLoで評価し、既存手法を上回る性能を実証。

• RoboLab: タスク汎用ポリシー解析のための高忠実度シミュレーションベンチマーク
  ベンチマーク2026/4/1

  ロボット基盤モデルの真の汎化性能を評価するため、高忠実度シミュレーション環境でタスク生成と系統的解析を可能にするRoboLabフレームワークと、120タスクからなるRoboLab-120ベンチマークを提案した。

• 実世界画像からロボットシミュレーションタスクを生成するGRS
  sim2real2024/10/1

  単一のRGB-D画像からデジタルツインシミュレーションを構築し、仮想エージェント訓練用のタスクを自動生成するシステムを提案。

• FactorSim: 因子分解表現による生成的シミュレーション
  sim2real2024/9/1

  自然言語入力からエージェント訓練用の完全なシミュレーションコードを生成する手法を提案し、因子分解POMDP表現で文脈依存を低減、ゼロショット転移性能で既存手法を上回ることを示した。