Daniel Sonntag

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

• FOCA: 未来指向型条件付けによるデータ効率的な視覚言語行動適応
  VLA2026/6/18

  視覚言語行動モデルの少数ショット模倣学習における性能低下を改善するため、未来の相互作用埋め込みと目標観察を活用した未来指向型条件付けフレームワークを提案した。

• 自己改善型VLAポリシー：スプリアスロバストなアクション平滑化のための選択的拡散ノイズ
  VLA/ロバスト性2026/6/1

  拡散ベースのVLAポリシーのテスト時ロバスト性を高めるため、拡散ノイズ空間を制御可能な自由度として利用し、スプリアスな視覚相関への依存を減らしつつ滑らかなアクションを生成するノイズ選択手法SDNを提案した。

• 視覚言語行動モデルのファインチューニングには、思っているより少ない層で十分である
  VLA/モデル圧縮2026/6/1

  大規模な視覚言語行動（VLA）モデルには層ごとの冗長性があることを発見し、学習不要の構造圧縮パイプラインを提案。冗長な層を除去してモデルを最大50%圧縮し、ファインチューニング時間を40-50%、推論時間を最大30%削減しつつ、性能はフルモデルと同等以上を達成した。

• RoboGaze：構造化視覚言語分析によるロボット世界モデルの評価
  評価2026/6/1

  ロボット操作動画の生成品質を、マルチエージェントVLMを用いて構造化・解釈可能に評価するフレームワークを提案した論文。