Sheng Zang

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

• Ψ₀: 汎用人型ロコマニピュレーションに向けたオープン基盤モデル
  VLA2026/3/1

  高品質な一人称視点の人間動画でVLMを事前学習し、人型ロボットの実機データで追加学習する段階的パラダイムにより、少ないデータで人型ロコマニピュレーションを実現するオープン基盤モデルを提案した。

• 失敗を考慮した強化学習：自己回復を備えた実世界マニピュレーションのための信頼性の高いオフライン・オンライン強化学習
  マニピュレーション2026/1/1

  実世界での強化学習中に発生する人間の介入が必要な失敗を減らすため、世界モデルベースの安全クリティックとオフラインで訓練された回復ポリシーを統合したFARLを提案し、失敗を73.1%削減しつつ性能を11.3%向上させた。

• DIPOLE: 視覚と幾何を融合したロバストな視覚運動汎化
  VLA2025/11/1

  視覚と言語・幾何の相補的なモダリティを訓練時のドロップアウトとクロスアテンションで融合し、照明や視点変化に強い拡散ポリシーを実現した。