Xuekun Jiang
Shanghai Artificial Intelligence Laboratory
収録論文 4本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
物理シミュレーション/ベンチマークベンチマーク/モバイル操作シミュレーション/変形物体操作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
- 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。
- EBench: 汎用モバイル操作ポリシーの要素診断ベンチマーク/モバイル操作2026/6/1
単一の成功率スコアを超えて、汎用モバイル操作ポリシーの能力と汎化を多次元で診断するシミュレーションベンチマークを提案し、最新モデルの特性を明らかにした。
- 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。
- InternData-A1：汎用ポリシー事前学習のための高忠実度合成データVLA2025/11/1
大規模シミュレーションで生成した63万軌道超の合成データセットInternData-A1を構築し、合成データのみでVLAモデルを事前学習しても実データと同等の性能が得られることを示した。