Che Liu

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

• ロボット基盤モデルにおける近道学習を軽減する人工中心窩知覚
  ロボット基盤モデル2026/7/1

  ロボット基盤モデルがシーン内の無関係な相関に依存する「近道学習」を起こす問題を指摘し、タスク関連領域に注意を向けるマスクを生成する軽量モジュール（AFP）を提案。微調整時の補助信号として用いることで、モデルの性能とロバスト性を向上させる。

• 拡散ポリシー最適化による世界モデル強化学習のスケーリング
  強化学習2026/5/25

  世界モデルを用いた強化学習において、探索と価値学習の構造的不整合がスケーリングのボトルネックであることを特定し、拡散ポリシー表現で統一するMBDPOを提案した。

• Pelican-Unify 1.0: 理解・推論・想像・行動を統合した身体化基盤モデル
  VLA2026/5/1

  単一のVLMと統一未来生成器を用いて、理解・推論・想像・行動を一つのモデルで統合的に学習・実行する身体化基盤モデルを提案し、各能力のベンチマークで高い性能を達成した。

• Pelican-VL 1.0：身体知能のための基盤ブレインモデル
  VLA2025/11/1

  7B〜72Bパラメータのオープンソース身体知能向けマルチモーダル基盤モデルを開発し、大規模データと新学習機構DPPOにより既存モデルを上回る性能を達成した。