Huaihai Lyu

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

• Orca：世界は心の中にある
  世界モデル2026/6/29

  Orcaは、マルチモーダルな世界信号から統一された世界潜在空間を学習し、テキスト生成・画像予測・身体動作生成などの下流タスクを軽量デコーダで実現する世界基盤モデルである。

• 一般共変アクションモデリング：時空間分離による一般化多様体の構築
  VLA2026/6/1

  ロボットの動作生成において、絶対座標への回帰が一般共変性に反する問題を解決するため、時空間を分離して動作多様体を構築するGAMフレームワークを提案した。

• PRM-as-a-Judge：ロボットの細粒度監査のための高密度評価パラダイム
  ロボット評価2026/3/1

  ロボットの実行品質をバイナリ成功率ではなく、プロセス報酬モデル（PRM）を用いて軌道ビデオから密に評価する新しいパラダイムを提案し、OPD指標体系と診断ベンチマークRoboPulseで検証した。

• RoboCOIN: 統合マニピュレーションのためのオープンソース両腕ロボットデータ収集
  マニピュレーション2025/11/1

  15種類のロボットプラットフォームから18万件以上の両腕操作デモを集めた大規模データセットを構築し、階層的な注釈とデータ処理パイプラインを提供した。

• RoboOS-NeXT：生涯学習・スケーラブル・堅牢なマルチロボット協調のための統合メモリフレームワーク
  群制御2025/10/1

  空間・時間・身体性を統合した共有メモリSTEMを中核に、脳-小脳型の階層構造で異種ロボット群の生涯学習・動的タスク割当・障害復旧を実現するフレームワークを提案。

• OmniSAT: コンパクトな行動トークンによる高速自己回帰VLA
  VLA2025/10/1

  行動をBスプライン符号化と多段残差量子化で圧縮トークン化し、自己回帰型VLAの系列長を6.8倍短縮して学習効率を高める手法を提案。

• RoboBrain 2.0 技術報告
  VLA2025/7/1

  視覚と言語を統合し、実環境での知覚・推論・計画を担う具現化基盤モデルRoboBrain 2.0を提案。7Bと32Bの2種類で、空間理解や時系列意思決定タスクで高い性能を示す。

• RoboBrain：抽象的から具体的へと至るロボット操作のための統合脳モデル
  VLA2025/2/1

  ロボット操作に必要な計画・アフォーダンス知覚・軌道予測を統合したMLLMベースの脳モデルRoboBrainを提案し、多次元情報を付与した大規模データセットShareRobotで訓練して最先端性能を達成した。