Ruochuan Shi

Beijing Academy of Artificial Intelligence

収録論文 3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

• イベント駆動型メモリ更新による履歴依存マニピュレーション
  マニピュレーション2026/10/20

  視覚言語モデルとVLAモデルを組み合わせた階層型フレームワークで、軽量なイベントモニタがサブゴール完了を判定してメモリを更新し、履歴依存の操作タスクを高精度に遂行する。

• DIDO: インタラクション中心のダイナミクスを1ステップ拡散に蒸留するワールドアクションモデル
  VLA2026/9/14

  動画生成ベースのロボット操作モデルを1ステップ拡散に蒸留し、把持器と対象物のインタラクションを保ちつつ推論遅延を削減した手法。

• Orca：世界は心の中にある
  世界モデル2026/6/29

  Orcaは、マルチモーダルな世界信号から統一された世界潜在空間を学習し、テキスト生成・画像予測・身体動作生成などの下流タスクを軽量デコーダで実現する世界基盤モデルである。