Jixian Wu

収録論文 3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

• ロボットの世界モデルは本当に行動に従うのか？行動条件付き生成の診断とポリシー学習のための整合
  世界モデル/行動条件付き生成2026/8/25

  ロボットの世界モデルが任意の行動に正しく従うかを評価するベンチマークWorldEchoを導入し、既存モデルが専門家の行動は再現できるが多様な非専門家軌道では失敗することを示した。さらに、行動追従を強化するWorldSyncを提案し、シミュレーションと実機タスクでポリシー改善の信頼性を向上させた。

• SafeDojo: インタラクティブワールドモデルによるVLAのための安全強化学習
  安全強化学習/VLA2026/6/1

  視覚言語行動(VLA)ポリシー向けに、ワールドモデルベースの想像を通じて安全な行動を学習する初のモデルベース安全強化学習フレームワークを提案。

• デジタルからフィジカルへ：物理知能のための自律型コーチとしてのデジタルエージェント
  VLA2026/1/1

  LLMエージェントが強化学習や模倣学習のタスク設計・デバッグ・最適化を自律的に行うベンチマークEmboCoach-Benchを提案し、人間設計を上回る性能を実証した。