Mingsheng Shang

収録論文 7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

• ElasticFlow: 弾性時間地平線を用いた一段階物理整合ポリシーによる言語誘導操作
  操作2026/5/1

  拡散ポリシーの遅延問題を解決するため、蒸留不要で物理整合性を保つ一段階生成フレームワークを提案し、時間地平線の弾性化で言語指示と動作の粒度を整合させた。

• ドリフトはサンプリング誤差：長期的ロボット計画のためのSNRを考慮したパワー分布
  VLA/推論時計算2026/5/1

  VLAモデルにおける指示ドリフトをサンプリング誤差として捉え、推論時にパワー分布とSNRに基づく適応的MCMC探索を導入するCAPSを提案し、長期的タスクの成功率を向上させた。

• ATAAT: 視覚-言語-行動モデルに対するバックドア攻撃を防ぐ適応型脅威認識敵対的チューニングフレームワーク
  セキュリティ/VLA2026/5/1

  視覚-言語-行動(VLA)モデルの視覚経路へのバックドア攻撃を研究し、従来手法の失敗原因である「勾配干渉」を解決する適応型フレームワークを提案した。

• SmoothVLA: 内在的滑らかさ最適化による物理的制約へのVLAモデル整合
  VLA/強化学習2026/3/1

  ロボット操作のためのVLAモデルに対し、軌道の滑らかさを内在報酬として組み込んだ強化学習フレームワークを提案し、タスク性能と物理的実現性を両立させた。

• FT-NCFM：効率的なVLAモデルのための影響力考慮型データ蒸留フレームワーク
  VLA2025/11/1

  VLAモデルの学習データを因果帰属と敵対的生成で蒸留し、5%のデータで85-90%の成功率を達成しつつ学習時間を80%以上削減するデータ中心の手法を提案。

• PIPHEN：ハミルトンエネルギー回路網による物理的相互作用予測
  群制御2025/11/1

  マルチロボット協調における通信帯域と遅延の問題を解決するため、意味的通信とハミルトンエネルギー回路網を組み合わせた分散型物理認知制御フレームワークを提案し、データ量を5%以下に圧縮しつつ遅延を315msから76msに削減した。

• DRAE: ロボティクスにおける生涯学習とタスク適応のための動的検索拡張エキスパートネットワーク
  生涯学習2025/7/1

  Mixture-of-Expertsの動的ルーティングと検索拡張生成、階層型強化学習を組み合わせ、ロボットの生涯学習と破滅的忘却の克服を実現したアーキテクチャを提案。