Weixing 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

• VLA-Precision: 非対称共同ブートストラップによる視覚言語行動モデルの効率的な実世界オンライン強化学習
  VLA/強化学習2026/9/3

  実世界のオンライン強化学習を用いて、精密な操作タスクにおける視覚言語行動モデルの性能を向上させるフレームワークを提案した。

• PhyAgentOS: 認知計画と物理実行を分離した自己進化型身体化エージェントOS
  身体化エージェント/OS2026/7/1

  身体化エージェント向けに、セッション単位のスケジューリング、検証、記憶、安全をOSサービスとして提供する実行基盤を提案。状態をファイルとして扱うことで認知と物理実行を分離し、検証済み結果を知識として蓄積する自己進化ループを実現した。

• LASAR: 潜在認知マップによる時空間推論の実現
  VLA2026/5/16

  エージェントが空間構造の内部モデルを獲得するよう促すため、二重記憶システムと対照学習を導入し、VLN-CEやVSI-Benchで性能を向上させた。

• DDP-WM: 効率的なワールドモデルのための分離型ダイナミクス予測
  ワールドモデル2026/2/1

  観測シーンの潜在状態変化を、物理相互作用による疎な主要ダイナミクスと背景更新に分離して予測するワールドモデルを提案し、推論を約9倍高速化しつつ操作タスクの成功率を向上させた。

• 見て行動することを学ぶ：ロボットマニピュレーションのためのタスク認識型仮想視点探索
  VLA2025/8/1

  再構成したシーンからタスクに適した仮想カメラ視点を選んで観測を再描画し、タスク特化型のMixture-of-Experts視覚エンコーダと組み合わせることで、遮蔽や視覚的分布シフトに頑健な多タスクロボット操作を実現した。

• AutoLayout: 低速・高速協調推論による閉ループレイアウト合成
  シーン生成/レイアウト合成2025/7/1

  低速な推論と高速な生成を組み合わせた二重システムと自己検証ループにより、物理的に整合し意味的にも妥当な物体配置レイアウトを自動生成する手法を提案。

• サイバー空間と物理世界の融合：Embodied AIに関する包括的サーベイ
  Embodied AI2024/7/1

  Embodied AIの最新動向を、ロボット・シミュレータ、知覚・相互作用・エージェント・sim-to-realの4研究領域、マルチモーダル大規模モデルの活用まで網羅的に整理したサーベイ論文。