Xiang Liu

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

• LPA-CWM：反事実世界モデルによる運動推論のための学習型物理判定器
  運動推論/世界モデル2026/9/12

  動画予測モデルから反事実的な介入で運動を抽出する際、複数の候補応答を軽量な学習型判定器で重み付け統合し、信頼性の高い運動推定を実現した研究。

• ConfAL-WM: 信頼度ガイドによる行動条件付きワールドモデルの能動学習
  ワールドモデル/能動学習2026/8/26

  行動条件付きワールドモデルの誤差が集中する局所領域を、軽量な信頼度プローブで検出し、能動学習で効率的にデータ選択・重み付けして事後学習するフレームワークを提案した。

• MOSH-WM: マスク接地ソフトハミルトン力学によるオブジェクト中心世界モデル
  世界モデル2026/8/24

  オブジェクト中心の世界モデルで、マスクの空間モーメントから位置・運動量状態を構成し、学習したエネルギーでソフトな方向バイアスを与えて将来映像を予測する手法を提案。OBJ3DとCLEVRERで既存手法より高精度な予測を達成。

• ACE-Brain-0.5：物理的エージェントAIのための統合具現化基盤モデル
  VLA2026/7/1

  ロボット知能を空間知覚、意思決定、身体的行動、自己監視、自己改善の5機能に統合した、単一の8Bバックボーンによる閉ループ基盤モデルを提案する。

• アフォーダンスグラフによるタスク世界：スケーラブルな身体性学習のための自己進化型タスク生成
  sim2real2026/2/1

  実世界観察からアフォーダンスグラフでタスクを階層分解し、VLM推論と幾何検証を組み合わせた自己進化機構でロボット方策を自動生成・改善するフレームワークを提案。

• iLearnRobot：対話から継続的に学習するマルチモーダルロボット
  VLA2025/7/1

  非専門家との自然な対話を通じてロボットが継続的に学習・改善するMLLMベースの対話型ロボットシステムを提案し、質問連鎖と二重モダリティ検索で同じミスの繰り返しを防ぐ。