Xiancong Ren

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

• Dream4ACT: 複数身体に対応した動画・行動モデリングのための共有視覚行動インターフェース
  VLA2026/9/30

  関節構成を4つの仮想カメラ映像として描画する「action views」で身体差を吸収し、単一の動画拡散モデルで順動力学・逆動力学・観測行動生成を統合した世界モデルを提案。

• VLA-Trace: 表現と行動のトレーシングによる視覚-言語-行動モデルの診断
  VLAモデル解析2026/5/28

  VLAモデルがマルチモーダル知識を身体制御に変換する過程を、表現ダイナミクスから因果帰属、行動発現まで段階的に診断するフレームワークを提案し、π0.5とOpenVLAの比較分析からモデル間の適応戦略や制御経路の違いを明らかにした。

• EPIC-Bench: 視覚言語モデルにおける細粒度な身体化視覚グラウンディングのための知覚中心ベンチマーク
  VLA/ベンチマーク2026/5/16

  身体化エージェントの視覚基盤として使われる視覚言語モデル（VLM）の、実際の環境での細かい視覚認識能力を評価するベンチマークEPIC-Benchを提案。6.6kの注釈付きデータで、対象位置特定・ナビゲーション・操作の3段階にわたる23タスクを設定し、89以上のVLMを評価した。

• Pelican-Unify 1.0: 理解・推論・想像・行動を統合した身体化基盤モデル
  VLA2026/5/1

  単一のVLMと統一未来生成器を用いて、理解・推論・想像・行動を一つのモデルで統合的に学習・実行する身体化基盤モデルを提案し、各能力のベンチマークで高い性能を達成した。

• Robo-Cortex: 二重粒度認知記憶と自律知識誘導による自己進化型具現化エージェント
  ナビゲーション2026/5/1

  ロボットが過去の経験からナビゲーションのヒューリスティックを自律的に抽出し、戦略を進化させる自己進化型フレームワークを提案した。

• Pelican-VL 1.0：身体知能のための基盤ブレインモデル
  VLA2025/11/1

  7B〜72Bパラメータのオープンソース身体知能向けマルチモーダル基盤モデルを開発し、大規模データと新学習機構DPPOにより既存モデルを上回る性能を達成した。