Jianjie Fang
Tsinghua University
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
モデルベース計画ワールドモデル操作世界モデルVLA身体性AI/都市シミュレーション
※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
- 遠くへ届くには近くを狙え：凍結世界モデルは思うより賢く計画できるモデルベース計画2026/9/24
凍結した視覚世界モデルでも、最終ゴールではなく経験から取得した中間目標を狙うことで、長距離タスクの計画性能が大幅に向上することを示した研究。
- IMPACT: 注意はスケーラブルな相互作用認識ワールドモデル学習のための相互作用マップワールドモデル2026/8/31
ワールドモデルの学習において、静的領域が支配的なMSE損失により動的物体の相互作用が過小評価される問題を指摘し、注意マップを用いて損失を再重み付けするフレームワークIMPACTを提案した。
- 因果的作用効果の再重み付けによるワールドモデル学習の改善ワールドモデル2026/8/31
アクション条件付きビデオ生成のワールドモデル学習において、背景トークンに偏った損失を避け、アクションの影響を受けるトークンに重点を置く再重み付け手法を提案した。
- WorldScape Policy 2.0：推論強化メモリによる操縦可能なワールドアクションモデリングの実現操作2026/7/1
ロボット操作のためのワールドアクションモデルを拡張し、長期・短期メモリと推論強化により、タスク進行の追跡と細かい言語-映像-行動の対応付けを可能にした。
- Worldscape-MoE: スケーラブルな異種行動制御のための統一Mixture-of-Experts世界モデル世界モデル2026/7/1
異なる行動モダリティ（カメラ軌道、ロボット動作、手の関節信号など）を統一的に扱える拡張可能な世界モデルを提案し、MoEアーキテクチャにより異種の行動制御を共有の世界ダイナミクスに統合する。
- WorldVLN: 空中視覚言語ナビゲーションのための自己回帰的世界行動モデルVLA2026/5/1
空中VLNを予測駆動の世界行動問題として捉え、自己回帰ビデオバックボーンで世界状態遷移を予測し、実行可能なウェイポイント行動に直接デコードする初のモデルWorldVLNを提案。2段階訓練と強化学習により、ベンチマークで12%以上の成功率向上を達成し、実ドローンへのゼロショット転送も実証。
- EmbodiedCity：実世界都市環境における身体性エージェントのためのベンチマークプラットフォーム身体性AI/都市シミュレーション2024/10/1
実在都市の建物や道路を再現した高精細3Dシミュレータ上で、歩行者・車両の流れを再現し、身体性AIの評価タスクと入出力インターフェースを提供するベンチマークを構築した。