Bing Hu

収録論文 4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

• インラインメモリと再利用可能スキルの融合：視覚-言語-行動モデルのためのメモリ中心フレームワーク
  VLA2026/9/30

  VLAモデルに学習可能なメモリトークンを挿入し、クエリ-スキルメモリバンクでスキルを外部化することで、パラメータ更新を抑えつつ新タスクへの適応と破滅的忘却の緩和を実現した。

• 画像思考と安全性の交差点：マルチモーダル脱獄耐性を決めるものは何か？
  安全性/VLM2026/5/27

  大規模視覚言語モデルにおける画像ツールの明示的利用が脱獄攻撃成功率を約30%低下させることを発見し、そのメカニズムを表現ベクトルの安全性方向へのシフトとして説明した論文。

• 抽象から具体へ：視覚言語行動モデルのための行動表現学習
  VLA2026/5/21

  VLAモデルの分布シフト下での性能低下に対し、長期的な行動表現を学習するBehaviorVLAを提案。因果Mambaベースのエンコーダと位相条件付きデコーダで、シミュレーションと実世界で高い成功率とデータ効率を達成。

• グローバル事前分布と局所一貫性を活用したデュアルメモリ拡張VLAモデルによる効率的なロボットマニピュレーション
  VLA2026/2/1

  タスクレベルの事前分布メモリと実行履歴の一貫性メモリを組み合わせ、拡散ベースのVLAモデルの推論効率と時間的一貫性を改善した手法OptimusVLAを提案。複数のシミュレーションベンチマークで成功率を大幅に向上させた。