GigaWorld Team

収録論文 3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

• GigaWorld-Policy-0.5: AutoResearchによる高速・高精度なWAMの実現
  VLA2026/7/1

  将来の視覚予測を訓練時のみに用い、推論時は行動生成のみで高速化した行動中心のWorld Action Modelを提案し、AutoResearchで最適設定を探索して性能を向上させた。

• GigaWorld-1: ロボットポリシー評価のためのワールドモデル構築ロードマップ
  ワールドモデル2026/7/1

  ロボットポリシーの評価を効率化するため、ワールドモデルの信頼性を体系的に研究し、ベンチマークWMBenchを構築して、7つのビデオワールドモデルと4つの行動表現を比較した。

• GigaWorld-0：世界モデルをデータエンジンとして具現化AIを強化
  VLA2025/11/1

  視覚・言語・行動（VLA）学習のためのデータ生成エンジンとして、動画生成と3D生成を統合した世界モデルフレームワークを提案し、実世界データなしでロボットの汎化性能とタスク成功率を向上させた。