Qianli Ma
収録論文 15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
- LongLive-Plug: 動画生成のための一度きりの蒸留フレームワーク動画生成2026/9/29
ベースモデルにLoRAとして再利用可能な能力を学習させ、下流モデルに訓練不要でプラグアンドプレイ展開できる蒸留手法を提案。
- RoboFollow：身体性エージェントにおける指示追従の幻想を暴くVLA2026/9/22
視覚シーンが一つのタスクしか許さない「低シーンエントロピー」問題を指摘し、言語理解を厳密に診断する4段階ベンチマークRoboFollowを提案。9つのVLA/WAMポリシーを評価し、指示追従能力が実は脆弱であることを示した。
- LightNav-0: 汎用身体性ナビゲーションのためのVLM空間知能の引き出しナビゲーション2026/8/31
事前学習済み視覚言語モデルの空間知能をナビゲーション制御に直接活用する、タスク非依存の汎用ナビゲーションモデルLightNav-0を提案。統一トークンインターフェースと残差VQアクショントークナイザにより、指示追従・物体探索・視覚追跡を単一モデルで実現する。
- Causal-rCM: ストリーミング動画生成と対話型ワールドモデルのための自己回帰拡散蒸留における教師強制と自己強制の統一的オープンレシピビデオ生成/拡散蒸留2026/6/24
自己回帰ビデオ拡散モデルに対して、拡散蒸留フレームワークrCMを拡張し、教師強制と自己強制の相補性を活用した統一的な蒸留手法Causal-rCMを提案。カスタムマスクFlashAttention-2 JVPカーネルにより連続時間CMを実装し、10倍の収束高速化と最先端のストリーミング動画生成性能を達成した。
- Cosmos 3: 物理AIのための全モーダル世界モデルVLA2026/6/1
言語、画像、動画、音声、行動を統一的に扱う全モーダル世界モデルを提案し、理解・生成タスクでSOTAを達成した。
- SAGE: 身体性AIのためのスケーラブルなエージェント型3Dシーン生成sim2real2026/2/1
ユーザーが指定した身体性タスクを理解し、複数の生成器と評価器を組み合わせて物理的に妥当でシミュレータ対応の3D環境を自動生成するエージェントフレームワークを提案。
- 超大規模動画推論スイート動画推論2026/2/1
200種類の推論タスクと100万本以上の動画からなる大規模データセットVBVRと、ルールベースで検証可能な評価ベンチマークVBVR-Benchを構築し、動画推論のスケーリング則と未見タスクへの汎化の兆候を示した。
- DreamDojo: 大規模人間動画から学ぶ汎用ロボット世界モデル世界モデル2026/2/1
44,000時間の一人称視点人間動画から汎用的なロボット世界モデルを学習し、連続潜在行動を代理ラベルとして活用することで、巧みな操作の物理理解と精密な行動制御を実現した研究。
- RoboSenseチャレンジ：あらゆる環境を認識し、どこへでも移動し、プラットフォームを超えて適応するロボット知覚ベンチマーク2026/1/1
ロボット知覚の堅牢性と適応性を競うRoboSense 2025チャレンジの報告で、5つのタスクのベンチマークと23の受賞解法から得られた知見をまとめた。
- 物理AIのための動画基盤モデルによる世界シミュレーション世界モデル2025/11/1
テキスト・画像・動画から世界を生成する動画基盤モデルCosmos-Predict2.5と、Sim2Real/Real2Real変換を行うCosmos-Transfer2.5を発表し、ロボティクス向けの合成データ生成やシミュレーションを可能にした。
- Cosmos-Transfer1：適応的マルチモーダル制御による条件付きワールド生成sim2real2025/3/1
セグメンテーション・深度・エッジなど複数モダリティの空間制御入力を場所ごとに重み付けして世界シミュレーションを生成するモデルを提案し、ロボティクスのSim2Realや自動運転データ拡張への応用とリアルタイム推論を実証した。
- CoT-VLA：視覚的思考連鎖推論を用いた視覚-言語-行動モデルVLA2025/3/1
将来の画像フレームを視覚的目標として自己回帰的に予測してから行動系列を生成することで、視覚的思考連鎖推論をVLAに組み込み、実世界タスクで17%の性能向上を達成した。
- 物理AIのためのCosmos世界基盤モデルプラットフォーム世界モデル2025/1/1
物理AI開発者向けに、カスタマイズ可能な世界モデルを構築するための基盤モデル・動画キュレーション・トークナイザを提供するオープンソースプラットフォーム。
- Efficient Path Planning in Narrow Passages for Robots with Ellipsoidal Components2021/4/1
- Proceedings of the 1st International Workshop on Robot Learning and Planning (RLP 2016)2016/10/1