Shu Liu

収録論文 5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

• 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。

• エージェント駆動による自動運転のロングテールシミュレーション
  自動運転/シミュレーション2026/7/1

  自動運転の閉ループ評価のため、大規模言語モデルで制御される周辺エージェントを導入し、多様な指示に従うインタラクティブなロングテールシナリオを生成するフレームワークを提案した。

• 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。

• VP-VLA: 視覚プロンプトをインターフェースとする視覚言語行動モデル
  VLA2026/3/1

  VLAモデルのブラックボックス的な制御を改善するため、高次推論と低次実行を分離し、視覚プロンプト（十字線やバウンディングボックス）を介して指示を伝える二重システムフレームワークを提案した。