Wulong Liu

Beta Infinity

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

• キャッシュ対応Conv3D変換による組込みワールドモデルデコーダの高速化
  効率化2026/9/25

  生成的世界モデルのエッジ実行を高速化するため、因果的Conv3Dをバッチ化空間Conv2Dに変換するキャッシュ対応のランタイム最適化を提案し、Jetson上でVAEデコードを約7倍高速化した。

• LIBERO-RECOVER: タスク成功を超えて—ロボット操作モデルにおける失敗回復へ
  操作/ベンチマーク2026/9/4

  既存のロボット操作ベンチマークは理想条件での成功率のみを測るが、実世界では失敗がつきものである。本論文は、最先端モデルの実実行失敗を収集し、4段階の回復レベルを含む大規模ベンチマークLIBERO-Recoverを導入して、失敗回復能力を評価する。

• Reinforcement Learning based Negotiation-aware Motion Planning of Autonomous Vehicles
  2021/7/1
• Triple-GAIL: A Multi-Modal Imitation Learning Framework with Generative Adversarial Nets
  2020/5/1