Xing Shen

Shanghai Artificial Intelligence Laboratory

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

• GAUGE: 物理的忠実性を測定するための実世界基盤ベンチマーク
  物理シミュレーション/ベンチマーク2026/8/1

  シミュレーションエンジンと生成ビデオワールドモデルの物理的忠実性を、実世界の軌跡に基づいて診断するベンチマークを提案した。22のタスクファミリーで剛体・柔軟物・布・変形物体の物理過程を評価し、既存の物理エンジンやビデオモデルの不一致を明らかにした。

• ワールドモデルの定義とロードマップ
  ワールドモデル2026/7/7

  AIの各分野で使われる「ワールドモデル」の定義を明確化し、技術的側面と開発段階のロードマップを提案する視点論文。

• SIM1: 物理整合シミュレータによる変形物体世界でのゼロショットデータ拡張
  シミュレーション/変形物体操作2026/4/1

  変形物体操作のための物理整合型シミュレータを提案し、少数の実デモから合成データを生成してポリシー学習を効率化する。実機で90%のゼロショット成功率を達成した。

• Tac2Real: オンライン強化学習とゼロショット実機展開のための信頼性の高いGPU視触覚シミュレーション
  触覚シミュレーション2026/3/1

  接触を伴う操作タスク向けに、物理精度と計算効率を両立した軽量な視触覚シミュレーションフレームワークTac2Realを提案し、実機へのゼロショット転移を高成功率で実現した。