Kevin Qinghong Lin

National University of Singapore

収録論文 4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

• Show-Harness: VLMエージェントだけでロボットを操作
  VLA2026/9/9

  VLMが離散的な意味アクション単位を通じてロボットを直接制御できる「Embodied Harness」を提案し、GUIベースのデモ収集インターフェースGUMIも開発した。

• Dream.exe: ビデオ生成モデルは実行可能なロボット操作を夢見ることができるか？
  操作2026/6/3

  ビデオ生成モデルが生成した操作映像を物理シミュレータで実行可能なロボット軌道に変換し、実行成功率で物理世界の理解度を評価するフレームワークDream.exeを提案した。

• GameWorld: マルチモーダルゲームエージェントの標準化・検証可能な評価に向けて
  評価ベンチマーク2026/4/8

  ブラウザ環境で動作するマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）を汎用ゲームエージェントとして評価するためのベンチマークGameWorldを提案し、34種類のゲームと170のタスクを通じて、現状のエージェントが人間の能力に遠く及ばないことを示した。

• CUA-Suite: コンピュータ操作エージェント向け大規模人手注釈ビデオデモンストレーション
  データセット2026/3/25

  コンピュータ操作エージェントの学習に必要な連続ビデオデモを大規模に提供するデータセット群を構築し、約1万タスク・55時間の専門家ビデオと高密度注釈を公開した。