Mengdi Zhao

収録論文 5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

• 線虫の生体詳細回路をタスク非依存の動的コアとして用いた視覚頑健なロボットマニピュレーション
  マニピュレーション2026/9/30

  線虫の感覚運動回路(136個の多区画ニューロン)を固定した動的コアとしてロボット方策に組み込み、薄いタスク別アダプタのみを学習させることで、視覚外乱に強いマニピュレーションを実現した。

• RoboBench：マルチモーダル大規模言語モデルを身体化脳として評価する包括的ベンチマーク
  VLA2025/10/1

  マニピュレーションの意思決定を担う「身体化脳」としてのマルチモーダルLLMを、指示理解・知覚推論・汎化計画・アフォーダンス予測・失敗分析の5次元で評価するベンチマークを提案した。

• RoboBrain 2.0 技術報告
  VLA2025/7/1

  視覚と言語を統合し、実環境での知覚・推論・計画を担う具現化基盤モデルRoboBrain 2.0を提案。7Bと32Bの2種類で、空間理解や時系列意思決定タスクで高い性能を示す。

• HybridVLA：拡散と自己回帰を統合した視覚-言語-行動モデル
  VLA2025/3/1

  拡散モデルによる連続的な行動生成と自己回帰による文脈推論を単一の大規模言語モデル内で統合し、両者を協調的に学習・アンサンブルするロボット操作フレームワークを提案。

• RoboBrain：抽象的から具体的へと至るロボット操作のための統合脳モデル
  VLA2025/2/1

  ロボット操作に必要な計画・アフォーダンス知覚・軌道予測を統合したMLLMベースの脳モデルRoboBrainを提案し、多次元情報を付与した大規模データセットShareRobotで訓練して最先端性能を達成した。