Shiqi Jiang
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA/推論ランタイムVLA身体化エージェント/メモリ管理
※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
- Embodied.cpp: 異種ロボット向け具現化AIモデルのポータブル推論ランタイムVLA/推論ランタイム2026/7/1
VLAモデルや世界行動モデルなどの具現化AIモデルを、異なるロボットやエッジデバイス上で効率的に実行するためのC++推論ランタイムを提案。モジュール化された5層構造により、多レート実行や低遅延推論を実現し、Pythonベースラインと比較して1.05〜2.70倍の高速化とVRAM削減を達成した。
- MuseVLA: ロボット操作のための適応型マルチモーダルセンシング視覚言語行動モデルVLA2026/6/1
RGBカメラだけでは捉えられない温度や音、レーダーなどの多様なセンサ情報を、タスクに応じてツールのように選択・統合できる視覚言語行動モデルを提案した。
- MemCompiler: コンパイルする、注入しない -- 身体化エージェントのための状態条件付きメモリ身体化エージェント/メモリ管理2026/5/1
エージェントの現在の状態に応じて関連メモリのみを動的に選択・コンパイルするメモリシステムを提案し、静的メモリ注入を上回る性能と低遅延を実現した。
- OmniVLA: 物理的根拠に基づくマルチモーダルVLAと統合マルチセンサ知覚によるロボットマニピュレーションVLA2025/11/1
赤外線カメラ・ミリ波レーダー・マイクアレイをRGB画像に統合する「センサマスク画像」表現を提案し、RGBのみのVLAより成功率84%で大幅に優れるマルチモーダルVLAモデルを実現した。
- AdaNav: 不確実性に基づく適応的推論による視覚言語ナビゲーションVLA2025/9/1
視覚言語ナビゲーションにおいて、不確実性に応じて推論を動的に発動する軽量プラグインを提案し、少ない学習データで大幅な性能向上を実現した。