Senqiao Yang

CUHK

収録論文 4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

• EVO-WAM: 映像と行動の検証による世界行動モデルの進化
  VLA2026/9/29

  世界行動モデルが生成した映像と行動の軌跡を自己検証しながら反復学習し、追加の実演データなしで未知タスクへの適応を可能にしたフレームワーク。

• データスケーリングを超えて：視覚言語行動モデルのための表現中心の継続事前学習
  VLA2026/8/27

  ロボットデータの不足を補うため、多様なロボットデータでVLMバックボーンを継続事前学習し、下流タスクの性能を向上させるVLActを提案した。

• XPolicyLab: ロボットポリシー評価と展開のための統一標準・オープンエコシステム
  ロボットポリシー評価2026/8/1

  ロボットポリシーの評価と展開を統一する標準規格とオープンエコシステムを提案し、N個のポリシーとM個の環境の接続コストをO(NM)からO(N+M)に削減した。

• StarVLA-α: 視覚言語行動システムの複雑さを低減する
  VLA2026/4/1

  VLAモデルの設計選択を制御条件下で研究するため、複雑さを最小限に抑えたシンプルなベースラインStarVLA-αを提案し、複数ベンチマークで高い性能を達成した。