Peiming Li

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

• 必要なときだけ集中：適応的ルーティングと協調グラウンディングによる学習不要の視覚グラウンディング
  視覚グラウンディング2026/6/15

  複雑な高解像度画像中の細部認識が苦手なMLLMに対し、サンプルの難易度に応じて処理を適応的に割り当てる学習不要のフレームワークLazyMCoTを提案。簡単なクエリは高速に処理し、難しいケースにはモデルの注意機構と外部視覚専門家を組み合わせた2段階精緻化で正確な局所領域を生成する。

• AcceRL: 視覚言語行動モデルのための分散非同期強化学習と世界モデルフレームワーク
  VLA/強化学習2026/3/19

  同期バリアと環境データ取得コストによるボトルネックを解消するため、環境ロールアウト・モデル推論・勾配更新を物理的に分離した分散非同期RLフレームワークを提案し、スループットとサンプル効率を大幅に向上させた。

• Eval-Actions: ロボットマニピュレーションのための細粒度実行品質評価
  マニピュレーション2026/1/1

  ロボットマニピュレーションの学習方策を、成功/失敗の二値ではなく実行プロセスの品質まで細かく評価するためのベンチマークと自動評価器を提案した論文。

• ロボット視点からの行動認識による自然な人間-ロボットインタラクション
  行動認識2025/7/1

  移動ロボット視点での人間行動認識のための大規模データセットACTIVEと、遠距離でも高精度に認識する手法ACTIVE-PCを提案した論文。

• MP1: MeanFlowでロボットマニピュレーションの1ステップ方策学習を実現
  マニピュレーション2025/7/1

  3D点群入力とMeanFlowを組み合わせ、1回のネットワーク評価で行動軌道を生成するロボットマニピュレーション手法を提案。拡散モデルより高速で、ベンチマークと実環境で高い成功率を達成した。