Jianheng Song

Agibot Finch

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

• τ0-VLA: 世界モデル誘導のテスト時計算を備えた階層型ロボット基盤モデル
  VLA2026/8/17

  長期的なロボット操作タスクを、高レベル方策がサブタスク生成時にテスト時計算を追加で行える階層型VLAモデルを提案し、実データで性能向上を実証した。

• 配備しながら学習：汎用ロボットポリシーのためのフリート規模強化学習
  強化学習/VLA2026/5/1

  事前学習済みのVLAポリシーを、ロボットフリートからの実データで継続的に強化学習し、配備中に性能を向上させるフレームワークを提案。16台の二腕ロボットで95%の成功率を達成。

• SOP：視覚-言語-行動モデルのためのスケーラブルなオンライン事後学習システム
  VLA2026/1/1

  ロボット群が実世界で収集した経験と人間の介入をクラウド上の学習器に非同期で送り、更新された方策を即座に受け取るオンライン分散事後学習システムを提案。布畳みや箱組立などのタスクで大規模VLAモデルの性能を数時間で大幅に向上させる。

• Genie Centurion：人間による巻き戻し・修正ガイダンスで実世界ロボット訓練を加速
  VLA2025/5/1

  失敗時に状態を巻き戻して人間が修正デモを行い、1人の操作者が複数ロボットを監督できるデータ収集手法を提案し、従来法より成功率を最大40%向上させた。

• AgiBot World Colosseo：スケーラブルで知能的な身体性システムのための大規模マニピュレーションプラットフォーム
  マニピュレーション2025/3/1

  100万以上の軌道と217タスクを含む大規模ロボット操作データセットと、潜在行動表現を活用した汎用方策GO-1を提案し、データ規模の拡大に伴う性能向上と実世界での巧みな長期的タスクの成功率向上を示した。