Jianbo Liu
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
手動作復元VLAVLA/強化学習基盤モデル
※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
- DreamHand: ビデオ拡散モデルを転用した、遮蔽に頑健な自己中心視点3D手動作復元手動作復元2026/8/20
ビデオ拡散モデルを決定的な幾何エンコーダとして転用し、遮蔽やフレーム外の手の動きを復元する新しい手法を提案。5つのベンチマークでSOTAを達成し、特に遮蔽の多いデータで誤差を大幅に削減した。
- ACE-Ego-0: 自己中心視点の人間とロボットデータを統合したVLA事前学習VLA2026/6/1
ロボットの軌跡データ収集のコストを抑えるため、大規模な自己中心視点の人間ビデオを擬似行動ラベルに変換し、ロボットデータと統合してVLAモデルを事前学習するフレームワークを提案した。
- 階層的アドバンテージ重み付けによるスパースなエピソード結果からのVLAオンラインRL微調整VLA/強化学習2026/6/1
事前学習済みVLAポリシーをオンライン強化学習で微調整する際、エピソードごとの成功/失敗のみのスパースな報酬を、生存性と効率性の2つの目的に分離し、状態適応的に重み付けして遷移レベルの学習信号を生成する手法を提案した。
- VLA初期化のためのVLM表現の再考VLA2026/5/25
VLAモデルの初期化に使う事前学習済みVLM表現の設計を、能力別のVQA教師信号・パラメータ更新戦略・ロボットデータ事前学習の3軸で分析し、元のVLM表現の保持が重要で、LoRAベースの段階的学習が最良であることを示した。
- ACE-Brain-0: 空間知能を共通の足場とする普遍的身体性知能基盤モデル2026/3/1
多様な身体（自動運転、ロボット、ドローン）を統合する基盤モデルを提案し、空間知能を共通の足場として、専門化と融合を経て高い性能を達成した。
- AI不確実性推定のための360 fJ/サンプルin-word GRNGを備えた65nmベイズニューラルネットワークアクセラレータVLA2025/1/1
SRAMメモリワード内にガウス乱数生成器を直接統合し、ベイズニューラルネットワークの不確実性推定をエッジで高速・低消費電力に実行するASICチップを開発した。