Xindong He

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

• GE-Act 2.0: ロボット操作のためのワールドアクションモデルの事前学習とスケーリング
  VLA2026/9/4

  操作データのみで生成・行動コンポーネントをゼロから学習するワールドアクションモデルを提案し、大規模データでの事前学習とスケーリングの効果を検証した。

• Libra-VLA: 非同期の粗密デュアルシステムによる学習均衡の実現
  VLA2026/4/1

  VLAモデルを粗い意図予測と細かい動作生成の2段階に分離し、学習負荷の均衡と非同期実行を実現する新しいアーキテクチャを提案した。

• 自己回帰離散事前学習による身体性VLM推論とロボット行動の統合
  VLA2025/12/1

  身体性推論を評価するベンチマークERIQと、連続制御を離散化するFACTトークナイザを提案し、推論と行動を統合したGenieReasonerで実世界マニピュレーション性能を向上させた。

• EnerVerse-AC: 行動条件付きで身体性環境を想像する世界モデル
  世界モデル2025/5/1

  エージェントの予測行動から将来の視覚観測を生成する行動条件付き世界モデルを提案し、実機や複雑なシミュレーションなしでロボット模倣学習のデータ拡張と評価を可能にした。

• Genie Centurion：人間による巻き戻し・修正ガイダンスで実世界ロボット訓練を加速
  VLA2025/5/1

  失敗時に状態を巻き戻して人間が修正デモを行い、1人の操作者が複数ロボットを監督できるデータ収集手法を提案し、従来法より成功率を最大40%向上させた。

• AgiBot World Colosseo：スケーラブルで知能的な身体性システムのための大規模マニピュレーションプラットフォーム
  マニピュレーション2025/3/1

  100万以上の軌道と217タスクを含む大規模ロボット操作データセットと、潜在行動表現を活用した汎用方策GO-1を提案し、データ規模の拡大に伴う性能向上と実世界での巧みな長期的タスクの成功率向上を示した。