Jingnan Gao

収録論文 2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

• Enfold: 世界モデルの想像力を予測表現に折り畳み、超効率的な身体制御を実現
  VLA2026/7/1

  生成モデルが未来を構築する過程で得られる中間計算を、現在の視覚と言語指示のみから予測される表現に転移させる手法を提案。推論時に生成器を実行せずに行動予測が可能となり、遅延を大幅削減。

• R3DP: 実時間3D認識ポリシーによる身体的操作
  マニピュレーション2026/3/1

  大規模3D視覚モデルの強力な事前知識を、非同期の高速・低速協調モジュールと軽量な時間特徴予測ネットワークで統合し、実時間性能を保ちながら操作ポリシーの成功率を向上させる手法を提案した。