Peterson Co
Peking University
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーションシミュレーション評価ロボット評価VLA
※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
- ロボ・ドーパミン2.0：ロボット操作のための履歴条件付き・OOD認識プロセス報酬モデリングマニピュレーション2026/8/16
VLAモデルのロボット操作における報酬設計を改善するため、履歴とOOD（分布外）を考慮したプロセス報酬モデルを提案し、ペアワイズ予測インターフェースとSigned-Hopカリキュラムで学習精度を向上させた。
- WorldSimProbe: 身体的操作のための行動条件付きワールドモデルにおけるシミュレータ忠実度の診断シミュレーション評価2026/8/1
行動条件付きワールドモデル（ACWM）が物理シミュレータとして忠実に機能するかを検証するための評価手法「WorldSimProbe」を提案し、複数のベンチマークで既存モデルの欠陥を明らかにした。
- PRM-as-a-Judge：ロボットの細粒度監査のための高密度評価パラダイムロボット評価2026/3/1
ロボットの実行品質をバイナリ成功率ではなく、プロセス報酬モデル（PRM）を用いて軌道ビデオから密に評価する新しいパラダイムを提案し、OPD指標体系と診断ベンチマークRoboPulseで検証した。
- RoboBrain 2.5：奥行きを見据え、時間を心に刻むVLA2026/1/1
深度認識に基づく3D空間推論と、時間的な進捗予測を統合した次世代の身体性AI基盤モデルを提案し、複雑なマニピュレーションの精度と実行認識を向上させた。
- Action-Sketcher: 視覚スケッチを介した長期的ロボット操作のための推論から行動へVLA2026/1/1
ロボットの視界に点・箱・矢印・関係を描く「視覚スケッチ」を中間表現として導入し、See-Think-Sketch-Actのサイクルで長期的な操作を実現するVLAフレームワークを提案。
- Robo-Dopamine: 高精度ロボットマニピュレーションのための汎用プロセス報酬モデリングマニピュレーション2025/12/1
多視点入力から段階的な進捗を理解する汎用報酬モデルを3400時間超のデータで学習し、理論的に整合した報酬整形で強化学習によるロボット操作を高精度化した。