Jiahao Tang

Alibaba Group

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

• RynnValue: 時間的距離によるロボット価値基盤モデルのスケーリング
  価値基盤モデル2026/8/1

  ロボット操作のための価値基盤モデルRynnValueを提案。時間的距離を報酬ラベルとして用いることで、大規模データから好みラベルなしで学習し、実世界の成功率を向上させた。

• RynnBrain 1.1：より高機能で汎用的な具現化基盤モデルを目指して
  VLA/基盤モデル2026/7/1

  RynnBrain 1.1は、2Bから122B-A10Bまでの規模を持つ具現化基盤モデル群で、接触点予測や3Dグラウンディングを導入し、ロボット操作に直接対応する表現と出力を実現。実機実験では、Qwenベースや汎用VLAを上回る性能を示した。

• ArtiSG: 人間の実演による関節物体操作を用いた機能的3Dシーングラフ構築
  シーングラフ2025/12/1

  人間の操作実演から6自由度軌跡と関節軸を推定し、開語彙の階層的3Dシーングラフに組み込むことで、隠れた取っ手などの機能要素も発見できるロボット記憶を構築するフレームワーク。

• MR-COGraphs: 3Dシーングラフによる通信効率の良いマルチロボットオープンボキャブラリマッピングシステム
  マルチロボットマッピング2024/12/1

  物体をノード、空間隣接関係をエッジとする3DシーングラフCOGraphを構築し、特徴圧縮と復元により通信量を80%以上削減しつつ、複数ロボットの地図を統合してオープンボキャブラリなマッピングを実現した。

• Explore-Bench: Data Sets, Metrics and Evaluations for Frontier-based and Deep-reinforcement-learning-based Autonomous Exploration
  2022/2/1