Hengjie Li

Shanghai AI Laboratory

収録論文 5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

• InternW0-Δ: 予測ダイナミクスと行動を橋渡しする20K時間超のオープンデータによるワールドアクションモデル
  VLA2026/9/25

  視覚ダイナミクスと行動生成を統合したワールドアクションモデルを、20,000時間超の異種オープンデータで事前学習し、シミュレーションと実機で従来手法を上回る性能を達成した。

• GPUSimBench: 身体化AIにおけるスケーラブルで信頼性の高いGPU加速シミュレータに向けて
  シミュレーション2026/7/1

  GPUベースのロボットシミュレータ（Isaac LabやGenesisなど）のスケーラビリティ、物理的一貫性、計算の決定性を評価するベンチマークGPUSimBenchを提案し、GPUバッチ実行に起因する非決定性と再現性の問題を明らかにした。

• SIM1: 物理整合シミュレータによる変形物体世界でのゼロショットデータ拡張
  シミュレーション/変形物体操作2026/4/1

  変形物体操作のための物理整合型シミュレータを提案し、少数の実デモから合成データを生成してポリシー学習を効率化する。実機で90%のゼロショット成功率を達成した。

• Nimbus: 具現化知能向け統合合成データ生成フレームワーク
  合成データ生成2026/1/1

  ナビゲーションとマニピュレーションの合成データ生成パイプラインを統合し、非同期実行と動的スケジューリングでスループットを2〜3倍向上させるフレームワークを提案。

• InternVLA-A1：ロボットマニピュレーションのための理解・生成・行動の統合
  VLA2026/1/1

  シーン理解・視覚的予測・行動実行の3つの専門家をMixture-of-Transformersで統合したVLAモデルを提案し、実世界12タスクで既存手法を上回る性能を達成した。