Markus Peschl

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

• Vision-Language-Actionモデルのためのハイブリッド訓練
  VLA2025/10/1

  思考連鎖（CoT）を学習しつつ推論時には省略可能にするハイブリッド訓練（HyT）を提案し、ロボット操作の性能を保ちながら推論速度を改善した。

• コードから行動へ：拡散VLMポリシーの階層的学習
  VLA2025/9/1

  コード生成VLMと低レベル拡散ポリシーを組み合わせ、タスクをサブルーチンに分解して模倣・汎化する階層的枠組みを提案。

• 重要なものに注目：視覚言語行動モデルのための物体・エージェント中心トークン化
  VLA2025/9/1

  物体とエージェントに注目したトークン化で視覚トークン数を大幅に削減し、VLAモデルの学習を高速化・高性能化する手法を提案。