Kongtao Hu

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

• GE-Act 2.0: ロボット操作のためのワールドアクションモデルの事前学習とスケーリング
  VLA2026/9/4

  操作データのみで生成・行動コンポーネントをゼロから学習するワールドアクションモデルを提案し、大規模データでの事前学習とスケーリングの効果を検証した。

• RoboClaw: 長期的ロボットタスクのためのスケーラブルなエージェント型フレームワーク
  VLA/長期的タスク2026/3/1

  RoboClawは、データ収集・ポリシー学習・タスク実行を単一のVLM駆動コントローラで統合し、自己リセット機構により人間の介入を最小限に抑えつつ長期的タスクを自律的に実行するロボットフレームワークを提案する。