Shufeng Nan

Fudan University

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

• Vid2WAM: ビデオ拡散事前知識を世界行動モデルへ蒸留する
  VLA2026/8/1

  大規模ビデオ基盤モデルの拡散事前知識を、コンパクトな世界行動モデル（WAM）に蒸留するフレームワークを提案。専門家デモに依存せず、タスク条件付き未来予測と逆動力学モデルによる擬似行動を活用し、限られたデモでも新規タスクへの汎化とデータ効率を向上させる。

• τ0-WM: ロボット操作のための統合ビデオ・アクション世界モデル
  VLA/世界モデル2026/6/1

  ロボット操作のための、ポリシー学習・ビデオ予測・行動評価を単一の未来予測フレームワークに統合した世界モデルを提案。実ロボットデータ約27,300時間で訓練し、推論時に候補行動のサンプリングと評価・修正を行うことで、長期的で細かい操作タスクで高い性能を示した。

• VADF: 視覚適応型拡散ポリシーフレームワークによる効率的なロボット操作
  マニピュレーション2026/4/1

  拡散ポリシーの学習収束の遅さと推論タイムアウト問題を解決するため、訓練時のサンプル難易度に応じた重み付けと、推論時の視覚に基づくタスク分割により、収束ステップ数を削減し早期成功率を向上させるフレームワークを提案した。