Jinqiao Wang

Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences

収録論文 6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

• ワールドモデルからワールドアクションモデルへ：次状態予測の再考
  VLA2026/9/28

  次状態の表現をRGBや単一特徴に固定せず、視覚・意味・幾何・相互作用の複数投影を動的にサンプリングして統合学習するCF-WAMを提案し、人間とロボットの経験を共有遷移学習に活かして制御性能と汎化を向上させた。

• HarnessWAM：世界行動モデルにおける予測と熟考の橋渡し
  VLA2026/8/1

  世界行動モデル（WAM）の予測と実行のギャップを埋めるエージェントフレームワークを提案。視覚言語モデルによるタスク管理とイベント駆動の二重タイムスケールフィードバックで、複雑なタスクの計画・実行・失敗回復を実現する。

• 二分的拡散方策最適化
  拡散方策/強化学習2026/1/1

  拡散方策の強化学習において、報酬最大化と最小化の二つの方策に分解し、推論時にスコアを線形結合することで安定かつ制御可能な最適化を実現する手法を提案。

• UniBYD: 人間の模倣を超えた多様なロボットハンドの操作学習のための統合フレームワーク
  マニピュレーション2025/12/1

  ロボットと人間の身体差を超え、多様なロボットハンド形態に適応する操作方策を強化学習で獲得する統合フレームワークUniBYDを提案。動的PPOと影エンジンにより人間模倣を超えた適応的探索を実現。

• PhysVLM: 視覚言語モデルにロボットの物理的可到達性を理解させる
  VLA2025/3/1

  ロボットの可到達性を汎用的に表現するS-Pマップを導入し、それを視覚言語モデルに組み込むことで、実環境での embodied 推論精度を向上させた研究。

• LightPlanner：軽量LLMの推論能力を引き出すタスクプランナー
  タスク計画2025/3/1

  軽量な大規模言語モデルでも複雑なタスク計画をこなせるよう、パラメータ化された関数呼び出しと階層的深層推論、記憶モジュールを組み合わせたプランナーを提案し、専用データセットで1.5Bモデルを訓練した。