Weiwei Chen

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

• Q-WAM: 行動サブスペース保護によるWorld Action Modelの4ビット量子化
  量子化2026/9/27

  World Action Modelを4ビットに量子化する際、行動生成に重要なチャネルを低ランク16ビット枝で保護することで、精度をほぼ保ったまま計算・メモリコストを削減する手法を提案。

• Flash-WAM: モダリティ認識蒸留によるワールドアクションモデルの高速化
  VLA2026/6/3

  ビデオとロボット動作を同時生成するワールドアクションモデルを、モダリティごとに適切な蒸留手法を適用して単一ステップ推論に圧縮し、リアルタイム制御を可能にした。

• PhyWorld: 物理的に忠実な世界モデルによるビデオ生成
  ビデオ生成2026/5/19

  ビデオ生成モデルを物理法則に従う世界シミュレータとして機能させるため、2段階のポストトレーニング（フローマッチングとDPO）を導入し、物理的整合性を向上させた。

• 機械における人間の認知：世界モデルの統一的視点
  世界モデル2026/4/1

  世界モデルの研究を認知機能の観点から分類し、人間のような認知能力を目指すための統一的枠組みを提案した論文。特に動機付けとメタ認知の研究不足を指摘し、今後の研究方向を示している。

• エッジからクラウドGPUまでのVision-Language-Actionモデルのクロスプラットフォームスケーリング
  VLA2025/9/1

  5つの代表的なVLAモデルをエッジとデータセンターGPUで評価し、精度・遅延・スループット・メモリ使用量を測定してスケーリング傾向を明らかにした。

• VOTE: 軌道アンサンブル投票による視覚-言語-行動モデルの最適化
  VLA2025/7/1

  VLAモデルの推論遅延と学習コストを削減するため、少ない行動トークンで並列生成する学習フレームワークと、過去と現在の予測を投票で統合する推論最適化を提案し、成功率と推論速度を大幅に向上させた。

• Continuous Transition: Improving Sample Efficiency for Continuous Control Problems via MixUp
  2020/11/1