Jiangpin Liu

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

• DeepInsight II: ベンチマークからロボットへの一つのトレース
  評価フレームワーク2026/8/17

  物理AIスタックの評価を統一的に行うフレームワークを拡張し、ナビゲーションと操作のベンチマーク再現、全身制御のシミュレーションから実機への一貫した評価、そしてシステム間のハンドオフラベルと修復可能性の検証を行った。

• Athena-Brain技術報告：汎用知能と身体化インタラクションのための効率的なロボット脳
  VLA2026/7/21

  8B規模のLLMをロボットのオンデバイス脳として開発し、多段階のポストトレーニングにより汎用知能と身体化インタラクション能力を両立させた。

• 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。

• RynnBrain: オープンな身体性基盤モデル
  VLA2026/2/1

  知覚・推論・計画を統合した時空間基盤モデルRynnBrainを提案し、2B/8B/30B-A3B MoEの3規模と下流タスク向け4変種を公開、20の身体性ベンチマークで既存モデルを大幅に上回った。

• RynnEC：MLLMを身体性認知の世界へ
  VLA2025/8/1

  汎用視覚言語モデルに領域エンコーダとマスクデコーダを組み込み、領域中心の動画理解で物体属性・セグメンテーション・空間推論を高精度化した身体性認知向けMLLMを提案。

• ドメイン条件付きシーングラフによる状態接地型タスクプランニング
  タスクプランニング2025/4/1

  ドメイン特化のシーングラフをシーン表現として用いることで、LMMベースの手法より高精度に状態を接地し、タスクプランニングの成功率を向上させた。

• Sparse Waypoint Validity Checking for Self-Entanglement-Free Tethered Path Planning
  2023/8/1
• Kinematic Motion Retargeting via Neural Latent Optimization for Learning Sign Language
  2021/3/1