Songling 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

• RoboDojo: 汎用ロボット操作ポリシーの包括的評価のための統合シミュレーション・実世界ベンチマーク
  ベンチマーク2026/7/1

  シミュレーションと実世界の両方で汎用ロボット操作ポリシーを評価するための統一ベンチマークを提案し、42のシミュレーションタスクと18の実世界タスクで多様な能力を評価する。

• GigaWorld-Policy-0.5: AutoResearchによる高速・高精度なWAMの実現
  VLA2026/7/1

  将来の視覚予測を訓練時のみに用い、推論時は行動生成のみで高速化した行動中心のWorld Action Modelを提案し、AutoResearchで最適設定を探索して性能を向上させた。

• AnnotateAnything: ロボット操作のための3Dアセット自動アノテーション
  データ生成2026/6/16

  受動的な3Dアセットに、物体の意味・相互作用・物理的制約を考慮した操作ラベル（把持、接触、関節動作など）を自動付与するフレームワークを提案し、シミュレーションデータ収集の効率とタスク成功率を向上させた。

• MagicSim: 実行可能な身体化インタラクションのための統合基盤
  シミュレーション基盤2026/6/16

  シミュレーションを制御・スキル・計画を結ぶ実行基盤として捉え、YAML定義から多様な実行可能な世界を構築し、コマンドをロボット動作に変換する統一パイプラインを提供する。

• Phys4D：動画拡散モデルから物理的に整合した4Dモデリング
  4D生成/物理整合性2026/3/1

  動画拡散モデルを3段階の学習で物理的に整合した4D世界表現へと引き上げる手法を提案し、幾何・運動・長期物理整合性の評価指標も導入した。