Jiayi Zhang

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

• RoboCoach: 世界モデルを能動的コーチとして用いた構成可能なロボットスキルの改善
  マニピュレーション2026/9/30

  世界モデル内で想像した失敗を診断し、次に教えるべきサブタスクと更新すべき専門家を選ぶことで、少ない実演データで長期的なロボット操作スキルの組み合わせを効率的に改善するフレームワークを提案。

• CoRDE: 概念事前知識によるルーティング拡散エキスパートを用いたロボット操作の構造的一般化
  模倣学習2026/6/1

  多タスク・長期的なロボット操作学習において、意味的なサブ段階間の勾配衝突を避けるため、概念エンコーダの事前知識でルーティングを制御する拡散エキスパート群（CoRDE）を提案した。パラメータ効率の良いLoRAベースのエキスパートプールにより、ルーティング崩壊を抑えつつ構造的一般化を実現する。

• 統一的な表現力豊かな方策最適化による堅牢なロボット学習に向けて
  強化学習2025/11/1

  大規模言語モデルの事前学習・微調整に着想を得た生成フレームワークUEPOを提案し、マルチモーダル行動の獲得とオンライン適応時の分布シフトに対処して、D4RLベンチマークで移動・巧みな操作タスクの性能を大幅に向上させた。

• マルチモーダル言語モデルの身体性能力をスキル単位で評価・診断するベンチマークBEAR
  VLA2025/10/1

  身体性タスクを14の原子スキルに分解してMLLMを細粒度評価するベンチマークBEARを提案し、知覚と時空間モデリングがボトルネックであることを示すとともに、視覚・空間推論ツールを組み込んだBEAR-Agentで性能を改善した。