Kehan Li
収録論文 8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
- RynnBrain 1.1：より高機能で汎用的な具現化基盤モデルを目指してVLA/基盤モデル2026/7/1
RynnBrain 1.1は、2Bから122B-A10Bまでの規模を持つ具現化基盤モデル群で、接触点予測や3Dグラウンディングを導入し、ロボット操作に直接対応する表現と出力を実現。実機実験では、Qwenベースや汎用VLAを上回る性能を示した。
- RynnWorld-Teleop: デジタル遠隔操作のための行動条件付きワールドモデルデータ生成2026/7/1
物理的な遠隔操作に代わり、生成ワールドモデルを用いてロボット中心の映像を合成し、実機不要で模倣学習用の軌道データを生成するデジタル遠隔操作パラダイムを提案した。
- RynnBrain: オープンな身体性基盤モデルVLA2026/2/1
知覚・推論・計画を統合した時空間基盤モデルRynnBrainを提案し、2B/8B/30B-A3B MoEの3規模と下流タスク向け4変種を公開、20の身体性ベンチマークで既存モデルを大幅に上回った。
- RynnVLA-002：視覚言語行動と世界モデルの統合VLA2025/11/1
視覚言語行動モデルと世界モデルを統合し、環境の物理を学習して行動生成を洗練させるフレームワークを提案。シミュレーションと実機で性能向上を実証。
- EchoVLA: 宣言的記憶を統合した移動マニピュレーション向け視覚-言語-行動モデルVLA2025/11/1
人間の脳に着想を得たシーン記憶とエピソード記憶を組み合わせ、移動と操作を協調させるメモリ対応VLAモデルを提案し、大規模学習用ベンチマークMoManiも構築した。
- ガウススプラッティングによる実世界ゼロショットロボットマニピュレーション学習のための高忠実度シミュレーションデータ生成sim2real2025/10/1
実世界の多視点画像から3DGSとメッシュを組み合わせて物理的に操作可能な高忠実度シミュレーション環境を構築し、MLLMで物体の物理特性や関節構造を自動推定することで、シミュレーションのみで訓練した方策が実世界の多様なマニピュレーションタスクへゼロショット転移できることを示した。
- RynnVLA-001：人間のデモンストレーションを活用したロボットマニピュレーションの改善VLA2025/9/1
人間の操作動画で大規模に事前学習した視覚-言語-行動モデルを提案し、2段階の事前学習とActionVAEで行動予測を効率化してロボット操作性能を向上させた。
- RynnEC：MLLMを身体性認知の世界へVLA2025/8/1
汎用視覚言語モデルに領域エンコーダとマスクデコーダを組み込み、領域中心の動画理解で物体属性・セグメンテーション・空間推論を高精度化した身体性認知向けMLLMを提案。