Runze Suo
収録論文 8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
- ODEAction: 行動チャンク予測から連続的な行動進化へVLA2026/11/6
行動をチャンク単位で予測する代わりに、行動空間上の遷移場をODEで積分して連続的に行動を生成するVLA向け行動ヘッドを提案し、細かいマニピュレーションで性能と軌道品質を向上させた。
- Xiaomi-Robotics-1: 10万時間以上の実世界軌道データによる視覚言語行動モデルのスケーリングVLA2026/7/1
10万時間以上の実世界の操作軌跡データを用いて、汎用的な視覚言語行動(VLA)モデルを事前学習し、未見環境での指示追従や少量データでの適応を可能にする基盤モデルを構築した。
- 汎用ロボット操作のための身体化チェーン・オブ・ソートの再考VLA2026/6/1
大規模な身体化CoTデータセットを構築し、VLAモデルにおける効果的なCoTの形式と統合方法を検証。推論をテスト時に使わず表現整形の教師信号として用いるERVLAを提案し、高い汎化性能を達成した。
- VAMPO: ビデオ行動モデルの視覚ダイナミクスを改善するポリシー最適化VLA2026/3/1
ビデオ行動モデルのノイズ除去を逐次決定過程とみなし、専門家の視覚ダイナミクスに基づく報酬でポリシー最適化を行うことで、操作に重要な視覚ダイナミクスを直接改善するフレームワークを提案。
- VLA-RFT: 世界シミュレータにおける検証済み報酬を用いた視覚-言語-行動モデルの強化学習ファインチューニングVLA2025/10/1
実データから学習した世界モデルをシミュレータとして使い、VLAモデルを強化学習でファインチューニングする手法を提案。400ステップ未満で教師あり学習を上回り、外乱下でも安定したタスク実行を実現した。
- オフライン事前学習済み方策のみを用いた効率的なオンラインRLファインチューニング強化学習2025/5/1
事前学習済みQ関数に頼らず、オフラインで学習した方策だけを使ってオンライン強化学習でファインチューニングする手法PORLを提案し、BC方策の直接改善も可能にした。
- OpenHelix: ロボットマニピュレーションのためのデュアルシステムVLAモデルの短いサーベイ、実証分析、オープンソース化VLA2025/5/1
既存のデュアルシステムVLAアーキテクチャを整理・比較し、設計要素を実証評価した上で、低コストなオープンソースモデルを提供するプロジェクト。
- TDMPBC：自己模倣強化学習によるヒューマノイドロボット制御強化学習2025/2/1
強化学習において、タスクに関連する可能性のある軌道を自己模倣することで、ヒューマノイドロボットの制御性能を大幅に向上させるフレームワークSIRLを提案した。