Anji Liu

収録論文 6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

• 自己改善型VLAポリシー：スプリアスロバストなアクション平滑化のための選択的拡散ノイズ
  VLA/ロバスト性2026/6/1

  拡散ベースのVLAポリシーのテスト時ロバスト性を高めるため、拡散ノイズ空間を制御可能な自由度として利用し、スプリアスな視覚相関への依存を減らしつつ滑らかなアクションを生成するノイズ選択手法SDNを提案した。

• 視覚運動エージェントの汎化可能な空間知能のためのスケーラブルなマルチタスク強化学習
  VLA2025/7/1

  Minecraft環境で大規模マルチタスク強化学習を行い、視覚運動エージェントが未見の世界や実世界設定へゼロショット汎化できることを示した。

• ROCKET-2: クロスビュー目標整合による視覚運動ポリシーの操作
  VLA2025/3/1

  ユーザーのカメラ視点からセグメンテーションマスクで目標を指定し、エージェントの視点と整合させることで、Minecraftで訓練したエージェントが他の3D環境にもゼロショットで汎化できる手法を提案。

• GROOT-2: 弱教師ありマルチモーダル指示追従エージェント
  VLA2024/12/1

  ラベルなしデモで多様な行動を学びつつ、少数のラベル付きデモで人間の意図に合わせる半教師あり学習手法を提案し、マルチモーダル指示追従性能を向上させた。

• OmniJARVIS：統合視覚言語行動トークン化によるオープンワールド指示追従エージェント
  VLA2024/6/27

  Minecraftのオープンワールドで、行動軌跡を自己教師あり学習で離散トークン化し、推論・計画・行動を単一のVLAモデルで統合的に実行できるようにした研究。

• スマートヘルプ：家庭内での先回り的で適応的なロボット支援のための戦略的相手モデリング
  ロボット支援2024/4/1

  家庭内で多様な障害や目標を持つ人を支援するため、相手の能力や目標を推定して先回り的かつ適応的に手助けするAI2-THORベースの新タスクと手法を提案した。