Jiazhi Yang

収録論文 7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

• NativeMEM: 長期ホライズンのロボット操作のためのネイティブメモリ圧縮
  VLA/長期メモリ/操作2026/7/1

  事前学習済みVLAモデルが高頻度更新で長い視覚履歴を保持できるように、VLA自身の視覚エンコーダを再利用して各フレームを単一トークンに圧縮するメモリ圧縮方式を提案。外部メモリや新規モジュール不要で、シミュレーション成功率を32.4%から84.0%に向上させた。

• RISE: 構成可能な世界モデルによる自己改善ロボット方策
  VLA2026/2/1

  ロボット操作のための構成可能な世界モデルを提案し、想像空間での強化学習により実世界での安全性・コスト問題を回避しつつ、動的タスクで大幅な性能向上を実現した。

• PlannerRFT：閉ループかつサンプル効率の良い微調整による拡散プランナーの強化学習
  自動運転プランニング2026/1/1

  拡散ベースの自動運転プランナーを強化学習で微調整するフレームワークを提案し、二重分岐最適化と高速シミュレータnuMaxによりサンプル効率と性能を向上させた。

• SimScale: 実世界シミュレーションを大規模に活用した自動運転の学習
  自動運転/sim2real2025/11/1

  既存の走行ログから大規模に未知の状態を合成するシミュレーション基盤を構築し、疑似専門家による行動監督と実データとの共同学習で計画性能の堅牢性と汎化を大幅に向上させた。

• ReSim: 自動運転のための信頼性の高い世界シミュレーション
  sim2real2025/6/1

  実世界の運転データにシミュレータ由来の非専門家データを加え、危険な行動も含む多様な運転シナリオを制御可能に生成する世界モデルを構築し、報酬推定モジュールと組み合わせて政策評価性能を向上させた。

• Planning-oriented Autonomous Driving
  2022/12/1
• Delving into the Devils of Bird's-eye-view Perception: A Review, Evaluation and Recipe
  2022/9/1