Weishi Mi

収録論文 7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

• RoboICL: GPT-6 Astraによる身体性を備えたインコンテキスト学習
  VLA2026/9/28

  ロボット制御のためのインコンテキスト学習フレームワークRoboICLを提案し、GPT-6 Astraのゼロショット性能を大幅に向上させた。

• World Action Modelの設計で重要な要素とは：実証研究
  VLA2026/9/21

  World Action Modelの設計選択（因果構造、潜在空間、学習目的）を制御実験で分離し、ロボット制御性能への影響を体系的に分析した研究。

• MV-WAM: 多様体を考慮した価値拡張付き世界行動モデル
  操作2026/6/1

  視覚と行動のモダリティ間の構造的不整合を解消するため、多様体認識最適化と価値誘導ロールバックを備えた世界行動モデルMV-WAMを提案し、ロボット操作の汎化性能を向上させた。

• SafeDojo: インタラクティブワールドモデルによるVLAのための安全強化学習
  安全強化学習/VLA2026/6/1

  視覚言語行動(VLA)ポリシー向けに、ワールドモデルベースの想像を通じて安全な行動を学習する初のモデルベース安全強化学習フレームワークを提案。

• TC-IDM: 実行可能なゼロショットロボット動作のための動画生成の接地
  VLA2026/1/1

  生成された動画から道具の3D軌道を抽出し、それを6自由度のエンドエフェクタ動作に変換する逆動力学モデルを提案。ゼロショットで変形物体操作を含むタスクを実現した。

• Wow, wo, val! 具現化世界モデル評価のためのチューリングテスト
  世界モデル評価2026/1/1

  ロボット操作データ609件を用い、動画基盤モデルを世界モデルとして評価する5能力・22指標のベンチマークを提案し、人間の選好との相関0.93超を達成した。

• WoW: 身体性インタラクションを通じた世界全知モデルへの挑戦
  世界モデル2025/9/1

  200万件のロボット操作軌道で学習した140億パラメータの生成的世界モデルを構築し、物理的因果推論を評価する新ベンチマークWoWBenchを提案した論文。