Xuankun Yang
収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA
※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
- SWAM: クロスモーダル整合で世界行動モデルをスケールするVLA2026/11/9
約4.7万時間の動画・ロボット実演データを用い、言語-映像-行動の監督設計が世界行動モデルの性能に与える影響を体系的に分析し、効率的な学習レシピを提案した論文。
世界のフィジカルAIを、日本語で。
収録論文 1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。
約4.7万時間の動画・ロボット実演データを用い、言語-映像-行動の監督設計が世界行動モデルの性能に与える影響を体系的に分析し、効率的な学習レシピを提案した論文。