Changshui Zhang

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

• RoboCoach: 世界モデルを能動的コーチとして用いた構成可能なロボットスキルの改善
  マニピュレーション2026/9/30

  世界モデル内で想像した失敗を診断し、次に教えるべきサブタスクと更新すべき専門家を選ぶことで、少ない実演データで長期的なロボット操作スキルの組み合わせを効率的に改善するフレームワークを提案。

• ConfAL-WM: 信頼度ガイドによる行動条件付きワールドモデルの能動学習
  ワールドモデル/能動学習2026/8/26

  行動条件付きワールドモデルの誤差が集中する局所領域を、軽量な信頼度プローブで検出し、能動学習で効率的にデータ選択・重み付けして事後学習するフレームワークを提案した。

• VERDI: 継続的な世界モデル最適化における検索は転移ではない
  世界モデル最適化2026/8/10

  事前学習済み世界モデルをユーザー指定の目的に最適化する際、過去の成功戦略をそのまま再利用するのではなく、対象モデルでの実験検証を経て初めて転移可能な知識とする継続的フレームワークVERDIを提案。最適化指紋と検証機構により探索コストと負の転移を大幅に削減した。

• ゴールドポイントスナイパー：微細な行動理解のためのVLMにおける自己誘導型視覚推論
  VLA/行動理解2026/6/21

  ロボットが広視野画像中の小さな人物の微細な行動を理解するため、軽量VLMに自己誘導型のマルチモーダル推論を組み込むフレームワークGPSを提案し、行動関連の重要点抽出、自己質問による検証、意味的含意評価で精度と事実整合性を向上させた。

• アフォーダンスグラフによるタスク世界：スケーラブルな身体性学習のための自己進化型タスク生成
  sim2real2026/2/1

  実世界観察からアフォーダンスグラフでタスクを階層分解し、VLM推論と幾何検証を組み合わせた自己進化機構でロボット方策を自動生成・改善するフレームワークを提案。