Shanglin Yuan

Huazhong University of Science and Technology

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

• 世界行動モデルの表現設計を見直すReWAM
  VLA2026/9/29

  事前学習済みDINO特徴を基盤に、特徴校正と時間表現ボトルネックで世界状態を圧縮し、行動損失のみで表現を整形する世界行動モデルを提案。動画生成事前学習なしでRoboTwin 2.0で93.6%の成功率を達成。

• DreamWAM: RGBを超えた未来予測による世界行動モデル
  VLA2026/8/1

  世界行動モデル（WAM）の未来予測をRGBだけでなく、外観・動き・幾何・意味の構造化表現で行うことで、ロバストな行動学習を実現した。

• MotionVLA: 幾何学的な動きを視覚言語行動モデルに注入する
  VLA2026/6/1

  過去のフレームを記憶する代わりに、連続的な軌跡フィールドトークンとして動きを表現し、ロボットの長期的な操作タスクの性能と滑らかさを向上させる手法を提案した。