Chuyao Fu

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

• Token-World: 視覚言語モデルのトークン空間におけるロボット操作のための世界モデリング
  VLA2026/9/30

  VLAモデルの視覚トークンを圧縮した状態空間で未来のダイナミクスを予測する世界モデルを提案し、操作ベンチマークで予測精度と方策整合性を向上させた。

• FORCE: 価値校正ウォームアップと自己蒸留による効率的なVLA強化学習ファインチューニング
  VLA/強化学習2026/6/1

  VLAモデルの強化学習ファインチューニングを安定化・高速化する3段階フレームワークFORCEを提案。価値校正ウォームアップと自己蒸留でサンプル効率を改善し、シミュレーションと実機で成功率を大幅に向上させた。

• マスク世界モデル：ロバストなロボット政策学習のための重要要素予測
  VLA2026/4/1

  動画生成事前学習に基づく世界モデルがロボット政策学習に有望だが、RGB予測は背景や照明などの無関係な要素に過適合しがち。本論文では、ピクセルではなくセマンティックマスクの進化を予測するマスク世界モデル(MWM)を提案し、幾何学的情報ボトルネックにより物理ダイナミクスと接触関係を捉えつつ視覚ノイズを除去。拡散ベースの政策ヘッドと統合し、LIBEROやRLBenchでSOTAを達成し、実世界実験でもロバスト性を示した。

• ProDrive: 自己と環境の共進化による自動運転のためのプロアクティブ計画
  自動運転2026/4/1

  現在の観測のみに依存する反応的な自動運転計画の問題を解決するため、自己と環境の共進化を可能にするワールドモデルベースのプロアクティブ計画フレームワークを提案した。