Xunyi Zhao

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

• NavHarness: 生涯身体性ナビゲーションに向けて
  ナビゲーション2026/9/28

  記憶処理をナビゲーションループに組み込み、地図や過去の探索記録を観測と照合しながら訂正・蓄積する訓練不要の身体性ナビゲーション手法を提案。GOAT-Benchなどで大幅な性能向上を達成。

• 具現化エージェントが制御を握る：視覚言語ナビゲーションにおける最小インターフェースのゼロショットエージェントが産業規模ポリシーに匹敵
  ナビゲーション2026/7/1

  汎用エージェントが単眼RGBカメラと離散行動のみでゼロショットナビゲーションを実行し、訓練済みポリシーなしで高い成功率を達成できることを示した。

• 報酬が見合うときだけ質問する：コストを考慮したオープンエンド対話によるインスタンス目標ナビゲーション
  ナビゲーション2026/6/2

  インスタンス目標ナビゲーションにおいて、曖昧な指示を解決するためのオラクルへの質問コストを考慮し、情報利得に基づいて質問タイプと重みを学習し、効率的な対話ナビゲーションを実現する手法を提案した論文。

• VLN-MME：言語誘導視覚ナビゲーションエージェントとしてのMLLMの診断
  VLA2025/12/1

  視覚と言語によるナビゲーション（VLN）タスクでMLLMをゼロショットエージェントとして評価する統一ベンチマークVLN-MMEを提案し、CoT推論や自己反省を加えると性能が低下するなど、 embodiedナビゲーションにおけるMLLMの空間推論の弱さを明らかにした。

• VLNVerse：多様・身体性・リアルなシミュレーションと評価を備えた視覚言語ナビゲーションのベンチマーク
  VLN2025/12/1

  視覚言語ナビゲーション（VLN）の既存ベンチマークの限界を克服するため、多様なタスクを統合し、物理エンジンによる身体性とリアルなシミュレーションを実現した大規模ベンチマークVLNVerseを提案し、既存手法の評価と統合マルチタスクモデルを提示した。