Lucy Xiaoyang Shi
収録論文 12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
- π0.7: 操縦可能な汎用ロボット基盤モデルと創発的能力VLA2026/4/1
多様なコンテキスト条件付けを用いて、未見環境での言語指示追従やゼロショットの身体汎化を実現するロボット基盤モデルπ0.7を提案した。
- VLAW：視覚-言語-行動ポリシーと世界モデルの反復的相互改善VLA2026/2/1
実ロボットのロールアウトデータで世界モデルの精度を高め、その世界モデルが生成する合成データでVLAモデルを改善する反復手法を提案し、実タスクで成功率を39.2%向上させた。
- π*0.6：経験から学ぶVLAVLA2025/11/1
実世界での経験と人間の修正を活用した強化学習手法RECAPにより、洗濯物畳みや箱組み立て、エスプレッソ抽出などのタスクを高成功率で実行できる汎用VLAモデルπ*0.6を開発した。
- Ctrl-World: ロボットマニピュレーションのための制御可能な生成ワールドモデルワールドモデル2025/10/1
多視点予測と細かい行動制御、長期一貫性を備えた制御可能なワールドモデルを提案し、汎用ロボット政策の評価と改善を可能にした。
- 知識を保護する視覚-言語-行動モデル：高速学習・高速推論・より良い汎化VLA2025/5/1
連続制御用のアクションエキスパートを組み込んだVLAモデルにおいて、学習速度と知識転移が損なわれる問題を分析し、VLMバックボーンを保護する学習手法を提案した。
- π0.5: オープンワールド汎化を実現する視覚-言語-行動モデルVLA2025/4/1
異種タスクの共同学習により、未知の家庭環境でもキッチンや寝室の掃除などの長期的で器用な操作を実行できるVLAモデルπ0.5を提案した。
- Hi Robot: 階層型視覚言語行動モデルによるオープンエンドな指示追従VLA2025/2/1
視覚言語モデルを階層的に用い、複雑な指示や実行中のフィードバックを解釈してロボットの低レベル行動に変換するシステムを提案し、片腕・双腕・移動ロボットで評価した。
- π0: 汎用ロボット制御のための視覚-言語-行動フローモデルVLA2024/10/1
事前学習済み視覚言語モデルにフローマッチングを組み合わせ、多様なロボットの大規模データで訓練することで、洗濯物畳みや箱組み立てなどの器用なタスクをゼロショットや言語指示で実行できる汎用ロボット基盤モデルを提案した。
- ロボットに怒鳴って教える：言語訂正によるオンザフライ改善VLA2024/3/1
人間がロボットに言語で訂正を与えることで、高レベル方策がリアルタイムに適応し、反復学習を通じて長期的タスクの成功率を向上させるフレームワークを提案。
- Cross-Episodic Curriculum for Transformer Agents2023/10/1
- Waypoint-Based Imitation Learning for Robotic Manipulation2023/7/1
- Skill-based Model-based Reinforcement Learning2022/7/1