Guosheng Zhao
収録論文 9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-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。
- Zero2Skill: 自律データ収集・訓練・展開によるロボットスキルのブートストラップマニピュレーション2026/7/1
人間の介入を減らしつつロボット操作スキルを自律的に学習するシステムを提案。修正を記憶して再利用することで、人間の作業時間を大幅に削減し、成功率を向上させた。
- HALO-WA: ハイブリッド注意機構と潜在変数ガイドによるオンライン強化学習を用いた世界行動モデル強化学習/操作2026/7/1
世界行動モデルによる精密操作の失敗を、潜在特徴と行動事前分布を利用した軽量なアクタークリティック適応器とハイブリッド注意機構でオンライン修正する手法を提案し、実機4タスクで成功率を大幅に向上させた。
- 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。
- DriveDreamer-Policy: 幾何学的基盤を持つ世界行動モデルによる生成と計画の統合自動運転2026/4/1
運転タスク向けに、深度生成・将来ビデオ生成・動作計画を単一アーキテクチャで統合した世界行動モデルを提案し、閉ループ計画と世界生成の両方で高性能を達成した。
- SwiftVLA：軽量VLAモデルのための時空間ダイナミクスを最小オーバーヘッドで解き放つVLA2025/12/1
軽量な視覚言語モデルに4D特徴を融合トークンとマスク再構成で組み込み、推論時には4D入力を不要にして高速・省メモリで高性能なVLAモデルを実現した。
- 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。
- GigaBrain-0: ワールドモデルを活用した視覚-言語-行動モデルVLA2025/10/1
ワールドモデルで生成した多様なデータを活用し、実機データへの依存を抑えつつ汎化性能を高めたVLA基盤モデルを提案。RGBD入力と身体性Chain-of-Thoughtで長期的・移動を伴う器用な操作タスクの実世界性能を向上させた。
- ReconDreamer: オンライン修復による走行シーン再構成のための世界モデル構築sim2real2024/11/1
世界モデルの知識を段階的に統合し、オンライン修復でアーティファクトを抑えることで、車線変更などの大規模な操作を含む走行シーンを高品質に再構成する手法を提案。