Jiayan Guo
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA/基盤モデルVLAマニピュレーション
※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
- 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。
- RynnVLA-002：視覚言語行動と世界モデルの統合VLA2025/11/1
視覚言語行動モデルと世界モデルを統合し、環境の物理を学習して行動生成を洗練させるフレームワークを提案。シミュレーションと実機で性能向上を実証。
- RynnVLA-001：人間のデモンストレーションを活用したロボットマニピュレーションの改善VLA2025/9/1
人間の操作動画で大規模に事前学習した視覚-言語-行動モデルを提案し、2段階の事前学習とActionVAEで行動予測を効率化してロボット操作性能を向上させた。
- 人間らしい事前知識を活用したアフォーダンス認識型ロボット巧み把持マニピュレーション2025/8/1
人間の手の動きを模倣した事前学習と、機能的に不適切な接触領域を避けるアフォーダンス認識モジュールを組み合わせ、自然で汎用的な巧み把持を実現するフレームワークAffordDexを提案。
- WorldVLA：自己回帰型行動世界モデルへの挑戦VLA2025/6/1
視覚・言語・行動モデルと世界モデルを統合し、行動と画像の相互生成を通じて行動生成と将来画像予測を同時に改善する自己回帰型フレームワークを提案。