Tony Lee

収録論文 4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

• VLAW：視覚-言語-行動ポリシーと世界モデルの反復的相互改善
  VLA2026/2/1

  実ロボットのロールアウトデータで世界モデルの精度を高め、その世界モデルが生成する合成データでVLAモデルを改善する反復手法を提案し、実タスクで成功率を39.2%向上させた。

• RoboReward: ロボティクス向け汎用視覚言語報酬モデル
  VLA2026/1/1

  実ロボットの大規模データセットから報酬モデル用データセットとベンチマークを構築し、4B/8Bの視覚言語報酬モデルを訓練。短期的なロボットタスクで大規模VLMを上回る性能を達成し、実機強化学習に適用した。

• RoboArena：汎用ロボットポリシーの分散型実世界評価
  ロボット評価/ベンチマーク2025/6/1

  評価者ネットワークが自由にタスクと環境を選び、ペア比較の二重盲検評価を集約することで、汎用ロボットポリシーをスケーラブルかつ公平にランキングする手法を提案し、7機関・600以上の実機評価で有効性を示した。

• 身体性エージェントインターフェース：身体的意思決定のためのLLMベンチマーク
  VLA2024/10/1

  LLMを用いた身体的意思決定を統一的に評価するための汎用インターフェースを提案し、多様なタスク・モジュール・細粒度エラー指標でLLMの能力を体系的に分析するベンチマークを構築した。