Chushan Zhang

Australian National University

収録論文 2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

• 未来を保持し、ロールアウトを捨てる：ワールドアクションモデルのためのRIFT
  VLA2026/8/1

  ロボットの行動生成に使われるワールドアクションモデル（WAM）において、反復的なビデオロールアウトを必要とせず、学習された予測トークンを用いて将来のキャッシュを一回のパスで構築する手法RIFTを提案し、遅延を大幅に削減しつつ成功率を維持できることを示した。

• EvoScene-VLA: アクションデコーダ内でシーン信念を進化させ、チャンク化ロボット制御を実現
  VLA2026/5/1

  ロボットのアクションによって変化するシーン状態を、チャンク間で持続的に更新するVLAポリシーを提案し、シミュレーションと実機で成功率を向上させた。