Angen Ye
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA強化学習/操作sim2real
※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
- MedVLA: 閉ループ精密医療ロボット操作のための階層型視覚-言語-行動フレームワークVLA2026/9/22
高レベルなマルチモーダル推論と低レベルの関数制約付き実行を組み合わせた階層型VLAフレームワークを提案し、柔軟電極挿入タスクで95%の成功率を達成した。
- GigaBrain-0.7：三系統アーキテクチャによる創発的能力へのスケーリングVLA2026/8/16
視覚言語行動モデルのスケーリングとアーキテクチャ改善により、多様なロボットへの汎化を大幅に向上させた基盤モデルを提案。
- HALO-WA: ハイブリッド注意機構と潜在変数ガイドによるオンライン強化学習を用いた世界行動モデル強化学習/操作2026/7/1
世界行動モデルによる精密操作の失敗を、潜在特徴と行動事前分布を利用した軽量なアクタークリティック適応器とハイブリッド注意機構でオンライン修正する手法を提案し、実機4タスクで成功率を大幅に向上させた。
- GigaWorld-Policy-0.5: AutoResearchによる高速・高精度なWAMの実現VLA2026/7/1
将来の視覚予測を訓練時のみに用い、推論時は行動生成のみで高速化した行動中心のWorld Action Modelを提案し、AutoResearchで最適設定を探索して性能を向上させた。
- GigaWorld-0：世界モデルをデータエンジンとして具現化AIを強化VLA2025/11/1
視覚・言語・行動（VLA）学習のためのデータ生成エンジンとして、動画生成と3D生成を統合した世界モデルフレームワークを提案し、実世界データなしでロボットの汎化性能とタスク成功率を向上させた。
- GigaBrain-0: ワールドモデルを活用した視覚-言語-行動モデルVLA2025/10/1
ワールドモデルで生成した多様なデータを活用し、実機データへの依存を抑えつつ汎化性能を高めたVLA基盤モデルを提案。RGBD入力と身体性Chain-of-Thoughtで長期的・移動を伴う器用な操作タスクの実世界性能を向上させた。
- VLA-R1：視覚-言語-行動モデルにおける推論能力の強化VLA2025/10/1
検証可能な報酬による強化学習とGRPOを組み合わせ、アフォーダンスや軌道に沿った思考連鎖を学習させることで、VLAモデルの推論と実行精度を高めた研究。
- EmbodieDreamer: 身体性ワールドモデリングによるReal2Sim2Real転送の促進sim2real2025/7/1
物理パラメータ最適化と動画拡散モデルでシミュレーションと実世界のギャップを埋め、ロボット政策学習を高精度化するフレームワークを提案。