Thomas Wolf

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

• FineART: 両手マニピュレーションのための細粒度注釈付きロボット軌道データセットと視覚-言語-行動モデル
  VLA2026/9/29

  40,543エピソード・1,718時間・533,913サブタスクからなる密注釈付き両手操作データセットFineARTを構築し、次のサブタスクを自己予測するVLAモデルFineART-VLAを提案した。中間学習により長期的タスクの成功率が大幅に向上し、新ロボットへの少データ適応とゼロショット汎化も示した。

• ロボティクスにおける持続可能性ギャップ：5万件の研究論文における持続可能性認識の大規模調査
  ロボティクス政策/持続可能性2026/4/1

  arXivのロボティクス論文約5万件を分析し、持続可能性への言及やSDGsとの整合性が極めて低いことを明らかにし、改善策を提案した論文。

• LeRobot: エンドツーエンドロボット学習のためのオープンソースライブラリ
  ロボット学習2026/2/1

  ロボット学習の全スタックを統合したオープンソースライブラリLeRobotを提案し、実世界ロボット向けのハードウェア対応と最新アルゴリズムの効率的実装を提供する。

• ロボット学習：チュートリアル
  ロボット学習2025/10/1

  強化学習や行動クローニングから言語条件付き汎用モデルまで、現代のロボット学習の基礎と実践を解説したチュートリアル。

• SmolVLA: 手頃で効率的なロボティクス向け視覚-言語-行動モデル
  VLA2025/6/1

  大規模VLMを小型化し、単一GPUで学習・民生GPU/CPUで動作する効率的なVLAモデルを提案。非同期推論で応答性を高め、10倍規模のモデルに匹敵する性能を実現した。