Bokui Chen

Tsinghua University

収録論文 8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

• EWAM：統合身体モデルにおける創発的な深さ方向の専門化——意味理解から視覚的先読み、行動まで
  VLA2026/9/30

  行動中心の統合身体モデルEWAMを提案し、層ごとの監督なしに浅い層で意味、中間層で予測未来、深い層で行動に注意が向く創発的な深さ方向の専門化が生じることを示した。

• 時間で検索し、周波数で補正する
  VLA2026/8/1

  凍結された視覚言語行動ポリシーの性能を、訓練なしのテスト時補正フレームワークで向上させる。成功軌道からの低周波残差を転送し、長期的な操作タスクの成功率を改善する。

• UniLab: GPU中心パラダイムを超えたロボット強化学習のためのヘテロジニアスアーキテクチャ
  強化学習/システムアーキテクチャ2026/5/1

  CPUシミュレーションとGPU学習を分離したヘテロジニアスな強化学習システムUniLabを提案し、GPUシミュレーションに依存せずに3〜10倍の学習効率向上を実証した。

• GS-Playground: 視覚に基づくロボット学習のための高スループット写実的シミュレータ
  シミュレーション2026/4/1

  3Dガウススプラッティングと並列物理エンジンを統合した高速写実シミュレータを開発し、視覚ベースの強化学習を大規模に加速する。

• 身体性認知を統合したエンドツーエンド自動運転
  自動運転2025/11/1

  脳波大規模モデルと視覚特徴抽出ネットワークを比較学習させ、人間の運転認知をエンドツーエンド自動運転の計画に活用する新手法を提案し、性能向上を実証した。

• CoIRL-AD: 潜在世界モデルにおける模倣・強化学習の協調競合フレームワークによる自動運転
  自動運転2025/10/1

  模倣学習と強化学習を別々のポリシーに分離し、潜在世界モデル内での想像ロールアウトと競争機構を組み合わせることで、オフライン環境でも長尾シナリオや都市間汎化に強い自動運転モデルを実現した。

• PhyBlock: 3Dブロック組み立てによる物理理解と計画の段階的ベンチマーク
  ベンチマーク/VLA2025/6/1

  視覚言語モデルの物理理解と計画能力を評価するため、4段階の認知階層を持つ3Dブロック組み立てタスクとVQAを組み合わせたベンチマークを提案し、21モデルを評価した。

• 大規模言語モデルを活用した自動運転の文脈認識型運動予測
  運動予測2024/3/1

  交通環境と履歴を画像・テキストプロンプトでLLMに与えて交通文脈を抽出し、運動予測モデルに統合して精度を向上。さらに0.7%のLLM拡張データで効率的に展開する手法を提案。