Pengyi Li

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

• WarpSAC: 探索と活用の再考によるスケーラブルなオフ方策強化学習の頂点を目指して
  強化学習2026/8/25

  データ量に応じて安定化手法を適応させるオフ方策RLアルゴリズムWarpSACを提案し、CPU/GPU並列環境で既存手法を大幅に上回る性能を達成した。

• Embodied-R1.5：身体化基盤モデルによる物理的知能の進化
  身体化基盤モデル2026/6/1

  身体化された認知・計画・修正・指示を統合した基盤モデルを構築し、大規模データとマルチタスク強化学習で身体化VLMのSOTAを達成。さらに少量データでVLAに転移可能なことを示した。

• ForceFlow: 接触駆動フローマッチングによる感覚と行動の学習
  マニピュレーション2026/5/1

  接触を伴う操作タスクのための力覚対応リアクティブフレームワークを提案。非対称マルチモーダル融合と視覚から力へのハンドオーバー機構により、力と運動の深い結合を実現し、実世界6タスクで成功率を37%向上させた。

• Embodied Arena：具現化AIのための包括的・統合・進化型評価プラットフォーム
  評価基盤2025/9/1

  具現化AIの能力を3階層・7能力・25次元で体系化し、22のベンチマークと30以上のモデルを統合評価する進化型プラットフォームを構築した。

• Embodied-R1: 汎用ロボット操作のための強化学習による身体性推論
  VLA2025/8/1

  「ポインティング」を身体性に依存しない中間表現として用い、3Bの視覚言語モデルを強化学習ファインチューニングで訓練することで、未知の環境や実機タスクへのゼロショット汎化を実現した研究。

• 見ることから行うことへ：ロボットマニピュレーションのための推論と意思決定の橋渡し
  マニピュレーション2025/5/1

  空間関係推論で中間表現を生成する視覚言語モデルFSDを提案し、ロボット操作のゼロショット性能を大幅に向上させた。

• CleanDiffuser: 意思決定のための拡散モデル向け使いやすいモジュール式ライブラリ
  拡散モデル意思決定2024/6/1

  意思決定アルゴリズムに特化した初の拡散モデルライブラリCleanDiffuserを提案し、モジュール式で柔軟な実装と広範な評価を通じてその信頼性と設計上の知見を示した。