Qiuping Deng

収録論文 6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

• GigaWorld-Policy-0.5: AutoResearchによる高速・高精度なWAMの実現
  VLA2026/7/1

  将来の視覚予測を訓練時のみに用い、推論時は行動生成のみで高速化した行動中心のWorld Action Modelを提案し、AutoResearchで最適設定を探索して性能を向上させた。

• GigaWorld-1: ロボットポリシー評価のためのワールドモデル構築ロードマップ
  ワールドモデル2026/7/1

  ロボットポリシーの評価を効率化するため、ワールドモデルの信頼性を体系的に研究し、ベンチマークWMBenchを構築して、7つのビデオワールドモデルと4つの行動表現を比較した。

• iMaC: 動作と接触画像への変換による具現化ワールドモデル
  VLA2026/6/8

  ロボット操作のための新しい制御パラダイムを提案し、画像をアクション表現として用いることで、従来のベクトルベースのアクションよりも表現力と汎化性を向上させる。

• ViVa: ロボット強化学習のためのビデオ生成価値モデル
  強化学習2026/4/1

  事前学習済みのビデオ生成モデルを価値関数として再利用し、将来の身体状態とスカラー価値を同時に予測することで、ロボット操作タスクにおける価値推定を改善する手法を提案した。

• GigaWorld-0：世界モデルをデータエンジンとして具現化AIを強化
  VLA2025/11/1

  視覚・言語・行動（VLA）学習のためのデータ生成エンジンとして、動画生成と3D生成を統合した世界モデルフレームワークを提案し、実世界データなしでロボットの汎化性能とタスク成功率を向上させた。

• GigaBrain-0: ワールドモデルを活用した視覚-言語-行動モデル
  VLA2025/10/1

  ワールドモデルで生成した多様なデータを活用し、実機データへの依存を抑えつつ汎化性能を高めたVLA基盤モデルを提案。RGBD入力と身体性Chain-of-Thoughtで長期的・移動を伴う器用な操作タスクの実世界性能を向上させた。