Jiarun Zhu

収録論文 4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

• FAN: 視覚-言語-行動モデルの継続適応のための先見的行動正規化
  VLA2026/9/18

  VLAモデルの継続学習において、行動の正規化統計を較正セットから一度だけ推定して固定するFANを提案し、単腕・両腕操作の実タスクで高い性能と安定性を示した。

• HiMem-WAM: ロボット操作のための階層的メモリゲート型ワールドアクションモデル
  操作2026/6/1

  長期的なロボット操作タスクにおける記憶保持の問題を解決するため、階層的な潜在アクションと境界トリガー型メモリ更新を統合したワールドアクションモデルを提案した。

• 視覚言語行動モデルは実世界データから忘れずに継続学習できるか？
  継続学習/VLA2026/5/1

  実世界のロボット連続操作タスクでVLAモデルの継続学習を検証し、経験再生が破滅的忘却を防ぎ、ジョイント訓練と同等以上の性能を達成することを示した。

• A1: 完全透過型オープンソースの適応的かつ効率的なトランケート型視覚言語行動モデル
  VLA2026/4/1

  低コストで高スループットな推論を実現するため、事前学習済みVLMと適応的早期終了・層間トランケートフローマッチングを導入したVLAモデルA1を提案し、シミュレーションと実機でSOTA性能と推論コスト削減を達成した。