Sicong Leng

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

• RynnBrain 1.1：より高機能で汎用的な具現化基盤モデルを目指して
  VLA/基盤モデル2026/7/1

  RynnBrain 1.1は、2Bから122B-A10Bまでの規模を持つ具現化基盤モデル群で、接触点予測や3Dグラウンディングを導入し、ロボット操作に直接対応する表現と出力を実現。実機実験では、Qwenベースや汎用VLAを上回る性能を示した。

• Vesta: 汎用身体化推論モデル
  VLA2026/6/1

  ロボットのための単一の基盤モデルで、位置推定・空間推論・ナビゲーション・長期計画を統合し、専門モデル群を上回る性能を示した。

• ロボット学習のためのワールドモデル：包括的サーベイ
  サーベイ2026/5/1

  ロボット学習におけるワールドモデルの役割と進化を体系的にレビューし、ポリシー学習、シミュレーション、評価への応用や課題を整理したサーベイ論文。

• RynnBrain: オープンな身体性基盤モデル
  VLA2026/2/1

  知覚・推論・計画を統合した時空間基盤モデルRynnBrainを提案し、2B/8B/30B-A3B MoEの3規模と下流タスク向け4変種を公開、20の身体性ベンチマークで既存モデルを大幅に上回った。

• RynnVLA-001：人間のデモンストレーションを活用したロボットマニピュレーションの改善
  VLA2025/9/1

  人間の操作動画で大規模に事前学習した視覚-言語-行動モデルを提案し、2段階の事前学習とActionVAEで行動予測を効率化してロボット操作性能を向上させた。