Hengtao Li
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)
収録論文 8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
- ME-Brain-1.0：記憶・認知・行動による自己進化型身体知能VLA2026/9/21
行動実行から経験獲得・進化を経て実行改善へと至る閉ループで自己進化する身体知能システムを提案し、再学習なしにベンチマークで大幅な性能向上を達成した。
- 前方予測だけで十分か？JEPAワールドモデルのための物理状態接地ワールドモデル2026/8/1
JEPAベースのワールドモデルに、ロボットの自己受容状態と関節角変化を接地する2つの目的を追加し、潜在表現の識別性と下流タスク性能を向上させる手法を提案した。
- XPolicyLab: ロボットポリシー評価と展開のための統一標準・オープンエコシステムロボットポリシー評価2026/8/1
ロボットポリシーの評価と展開を統一する標準規格とオープンエコシステムを提案し、N個のポリシーとM個の環境の接続コストをO(NM)からO(N+M)に削減した。
- 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。
- 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。
- ViVa: ロボット強化学習のためのビデオ生成価値モデル強化学習2026/4/1
事前学習済みのビデオ生成モデルを価値関数として再利用し、将来の身体状態とスカラー価値を同時に予測することで、ロボット操作タスクにおける価値推定を改善する手法を提案した。
- VAMPO: ビデオ行動モデルの視覚ダイナミクスを改善するポリシー最適化VLA2026/3/1
ビデオ行動モデルのノイズ除去を逐次決定過程とみなし、専門家の視覚ダイナミクスに基づく報酬でポリシー最適化を行うことで、操作に重要な視覚ダイナミクスを直接改善するフレームワークを提案。
- VLA-RFT: 世界シミュレータにおける検証済み報酬を用いた視覚-言語-行動モデルの強化学習ファインチューニングVLA2025/10/1
実データから学習した世界モデルをシミュレータとして使い、VLAモデルを強化学習でファインチューニングする手法を提案。400ステップ未満で教師あり学習を上回り、外乱下でも安定したタスク実行を実現した。