Mingxi Luo

収録論文 6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

• JoyNexus: VLAモデルのためのサービス指向マルチテナント後訓練
  VLA2026/7/17

  VLAモデルの後訓練を効率化するため、マルチテナント対応の統合サービスを提案。訓練・推論・環境サービスを分離し、APIで提供することで、リソース利用の効率化とコスト削減を実現。

• 具現化オペレータとベンチマーキング：再利用可能で展開可能な具現化知能システムに向けて
  具現化知能2026/7/3

  具現化知能システムのための再利用可能な機能モジュール「具現化オペレータ」を定義し、その分類法と多次元ベンチマークフレームワークを提案した論文。

• JoyAI-Sim: 具現化データピラミッドのためのシミュレーション対応相互変換ツールチェーン
  シミュレーション2026/6/1

  実ロボットのデータ収集と評価の限界を補うため、シミュレーションを介してロボットと人間のデータを相互変換するツールチェーンを提案し、評価とデータ生成のスケーラビリティを向上させる。

• 具身知能のためのスケーラブルで再現可能なクローズドループシミュレーション基盤の構築
  シミュレーション基盤2026/6/1

  クラウドネイティブ技術を用いて、大規模トレーニング・標準評価・データ収集を統合した具身知能向けシミュレーション基盤を提案する論文。

• JoyAI-RA 0.1: ロボット自律性のための基盤モデル
  VLA2026/4/1

  オープンワールドでのロボット操作の汎化を目指し、ウェブデータ、人間の操作動画、シミュレーション、実ロボットデータを統合したVLA基盤モデルJoyAI-RAを提案。実世界とシミュレーションで最先端性能を達成した。

• AIネイティブクラウド具身知能基盤のための千GPU大規模訓練と最適化レシピ
  基盤技術2026/3/1

  具身知能の大規模訓練を実現するため、クラウド上に千GPU分散訓練プラットフォームを構築し、データパイプラインやモデル最適化、インフラ連携により訓練時間を40倍短縮した。