Wenbin Tang

収録論文 6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

• ABot-N1: 汎用視覚言語ナビゲーション基盤モデルへの一歩
  ナビゲーション2026/7/1

  視覚と言語を統合したナビゲーション基盤モデルABot-N1を提案。認知と制御を分離し、ピクセル目標と明示的な推論で汎用性・堅牢性・解釈性を両立する。

• ABot-AgentOS: 生涯マルチモーダルメモリを備えた汎用ロボットエージェントOS
  エージェントOS2026/7/1

  低レベル制御の上に推論・記憶・ツール使用・検証・クロス実体実行を提供する汎用ロボットエージェントOSを提案し、実行可能なベンチマークと永続的なマルチモーダルグラフメモリを導入した。

• 四足ロボットのための行動基盤：ABot-C0 テクニカルレポート
  四足歩行2026/7/1

  四足ロボット向けの汎用動作制御システムABot-C0を提案し、大規模データパイプラインとフローマッチングポリシーにより、動作追跡のスケーリング則を初めて実証した。

• DM0: フィジカルAIに向けた身体性ネイティブな視覚-言語-行動モデル
  VLA2026/2/1

  身体性を後付けでなく最初から統合し、大規模事前学習からフローマッチング行動専門家と空間Chain-of-Thoughtで操作とナビゲーションを統一的に学習するVLAフレームワークDM0を提案。

• Dexbotic: オープンソース視覚-言語-行動ツールボックス
  VLA2025/10/1

  複数のVLAモデルを単一環境で再現・開発できるPyTorchベースのオープンソースツールボックスを提供し、高性能な事前学習済みモデルも公開した。

• RoboChallenge：実機ロボットによる具現化ポリシーの大規模評価
  VLA2025/10/1

  多数のモデルとタスクを実機で評価するオンラインシステムRoboChallengeを構築し、初期ベンチマークTable30で最新VLAモデルを調査した。