Pu Zhao
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ビデオ生成ビデオ生成/物理推論世界モデル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
- PhyWorld: 物理的に忠実な世界モデルによるビデオ生成ビデオ生成2026/5/19
ビデオ生成モデルを物理法則に従う世界シミュレータとして機能させるため、2段階のポストトレーニング（フローマッチングとDPO）を導入し、物理的整合性を向上させた。
- PhyGround: 生成ワールドモデルにおける物理推論のベンチマークビデオ生成/物理推論2026/5/11
ビデオ生成モデルの物理法則遵守を評価するための、基準に基づいたベンチマークと自動評価器を提案した論文。
- 状態一貫性を超えて：テキストベース世界モデルにおける行動一貫性世界モデル2026/4/15
テキストベース環境の世界モデルを、状態の一致ではなく行動の一貫性に基づいて訓練する新しい手法を提案し、長期的な整合性と計画性能の向上を示した。
- 機械における人間の認知：世界モデルの統一的視点世界モデル2026/4/1
世界モデルの研究を認知機能の観点から分類し、人間のような認知能力を目指すための統一的枠組みを提案した論文。特に動機付けとメタ認知の研究不足を指摘し、今後の研究方向を示している。
- ロボットはいつ考えるべきか？強化学習による資源認識型推論で身体性ロボットの意思決定を実現VLA2026/3/1
身体性ロボットがLLM推論をいつ・どの役割で・どれだけ使うかを強化学習で適応的に決める階層的枠組みRARRLを提案し、タスク成功率向上と遅延削減を実現した。
- Moxin-VLMとMoxin-VLAを備えたオープンソースマルチモーダルMoxinモデルVLA2025/12/22
完全オープンソースのLLM「Moxin」を基に、視覚言語理解・視覚言語行動・中国語対応の3つの派生モデルを開発し、公開した。
- エッジからクラウドGPUまでのVision-Language-ActionモデルのクロスプラットフォームスケーリングVLA2025/9/1
5つの代表的なVLAモデルをエッジとデータセンターGPUで評価し、精度・遅延・スループット・メモリ使用量を測定してスケーリング傾向を明らかにした。
- VOTE: 軌道アンサンブル投票による視覚-言語-行動モデルの最適化VLA2025/7/1
VLAモデルの推論遅延と学習コストを削減するため、少ない行動トークンで並列生成する学習フレームワークと、過去と現在の予測を投票で統合する推論最適化を提案し、成功率と推論速度を大幅に向上させた。