Xinyuan Liu

Arizona State University

収録論文 5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

• PhysicsLENS：動画生成モデルにおける物理的性質の盲目性を診断する
  動画生成/物理推論2026/10/1

  ロボット動画生成モデルが、重さや摩擦などの視覚的に隠れた物理的性質を無視しているかを評価するデータセットとベンチマークを提案し、見た目がもっともらしい動画でも指定された物理的性質を無視する傾向があることを示した。

• 物理エージェンティックAI：LLMによるロボットクルー編成のためのアーキテクチャ
  群制御2026/8/23

  ロボット群をLLMで編成する際、計画と実行の間に検証層を設け、各動作をスキル・状態・制約に照らして確認するフレームワークを提案し、ドローンとUGVの探索・配送任務などで実証した。

• MARS-RA: マルチモーダル比較による具現化マルチエージェント協調におけるクレジット割り当てのためのランク集約
  マルチエージェント強化学習2026/7/30

  協調マルチエージェント強化学習におけるクレジット割り当て問題を、大規模マルチモーダルモデルによるエージェント間のペア比較を用いたランク集約問題として再定式化し、ノイズや動的なエージェント参加に頑健な報酬整形手法を提案した。

• ヒューマノイド・ファクターズ：人間世界でAIヒューマノイドを設計するための原則
  ヒューマノイド2026/2/1

  人間と共存するAI搭載ヒューマノイドの設計・評価・統治のための「ヒューマノイド・ファクターズ」という枠組みを、物理・認知・社会・倫理の4本柱で提案し、実世界の制御アルゴリズム評価に適用した論文。

• リアルタイム軟組織変形モデリングのためのニューラル拡張Kelvinlet
  sim2real2025/6/1

  Kelvinletの解析的事前分布と大規模FEMデータを組み合わせた物理情報ニューラルシミュレーションにより、手術ロボットの把持操作下での軟組織変形をリアルタイムかつ物理的に妥当に予測する手法を提案した。