Jiawei Li
Joy Future Academy, JD Group
収録論文 9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
- WLA³: 意味・動力学・運動学のための世界潜在行動モデリングVLA2026/9/14
世界状態の変化から潜在行動を学習し、意味・動力学・運動学を統合した汎用ポリシーモデルを構築するフレームワークを提案。
- 幻覚を考慮した世界モデルベース方策最適化による汎用ロボット方策VLA2026/9/9
世界モデルが生成する長期ロールアウトの幻覚を検出して信頼度を推定し、そのスコアを強化学習に組み込むことで、VLA方策の事後学習を安定化・高性能化する手法を提案。
- LAWM-3D: 人間のビデオから3D認識潜在アクションを学習し、汎用ロボット世界モデルを実現世界モデル2026/8/6
人間のビデオから自己教師ありで3D認識可能な潜在アクションを学習し、ロボットの世界モデルを構築する手法を提案。マルチビュー入力の課題を解決するため、幾何学的整合性とRGB-D再構成を導入。
- フラットな方策を超えて：ロボット操作における身体化エージェントのための階層的事後学習マニピュレーション2026/8/1
VLAモデルの事後学習を階層化し、高レベルのタスク計画と低レベルの行動実行を分離するフレームワークHiRoCを提案。強化学習と分布整合により長期的な操作性能を向上させる。
- JoyAI-Sim: 具現化データピラミッドのためのシミュレーション対応相互変換ツールチェーンシミュレーション2026/6/1
実ロボットのデータ収集と評価の限界を補うため、シミュレーションを介してロボットと人間のデータを相互変換するツールチェーンを提案し、評価とデータ生成のスケーラビリティを向上させる。
- JoyAI-RA 0.1: ロボット自律性のための基盤モデルVLA2026/4/1
オープンワールドでのロボット操作の汎化を目指し、ウェブデータ、人間の操作動画、シミュレーション、実ロボットデータを統合したVLA基盤モデルJoyAI-RAを提案。実世界とシミュレーションで最先端性能を達成した。
- 視点汎化を超えて：多視点デモがもたらすものとロボット操作のためのその合成方法マニピュレーション2026/3/1
多視点デモデータがロボット操作の性能と汎化に与える影響を体系的に分析し、単眼入力から新視点ビデオを合成する自己教師ありフレームワークRoboNVSを提案した。
- HoloBrain-0 技術報告VLA2026/2/1
ロボットの身体情報（カメラ配置やURDF）を組み込んだVLAフレームワークを提案し、事前学習と事後学習でシミュレーションと実機のマニピュレーションタスクを高精度に達成、エコシステム全体をオープンソース化した。
- Learning Agility and Adaptive Legged Locomotion via Curricular Hindsight Reinforcement Learning2023/10/1