Dongyoung Kim

収録論文 7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

• RLDX-1 技術報告書
  VLA/操作2026/5/1

  多機能な汎用ロボットポリシーRLDX-1を提案し、マルチストリームアクショントランスフォーマーにより多様なモダリティを統合して、器用な操作タスクで既存のVLAモデルを上回る性能を示した。

• RoboCurate: 行動検証済みニューラル軌道による多様性を活かしたロボット学習
  sim2real2026/2/1

  生成ビデオから得たロボット行動をシミュレータで再生し、映像との動きの一致度で品質を評価・選別する合成データ生成フレームワークを提案。実データのみの場合と比べ成功率を大幅に改善した。

• 視覚言語行動モデルのための対照表現正則化
  VLA2025/10/1

  VLAモデルの表現をロボットの固有感覚状態と対照学習で整合させ、実機マニピュレーションの成功率を向上させた研究。

• 検証器不要のテスト時サンプリングによる視覚-言語-行動モデル
  VLA2025/10/1

  VLAモデルが追加学習や外部検証器なしに、内部のマスキング分布を利用してテスト時に複数候補から最適な行動を選択する手法を提案。

• 世界モデル拡張VLAのためのデュアルストリーム拡散
  VLA2025/10/1

  視覚・言語・行動モデルに世界モデルを組み合わせ、状態と行動を別ストリームで拡散生成するDUSTを提案し、シミュレーションと実機で性能向上を実証した。

• Robot-R1: ロボティクスにおける身体性推論を強化する強化学習
  VLA2025/6/1

  強化学習を用いてロボット制御のための身体性推論を改善するフレームワークを提案し、SFTを上回る性能を達成した。

• 確率的フレーム予測による視覚表現学習
  表現学習2024/6/1

  将来フレーム予測の不確実性を確率的にモデル化し、マスク画像モデリングと組み合わせて動画やロボット学習に有効な視覚表現を学習する手法を提案した。