Yangjia Hu

収録論文 2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

• Sparse-WAM: 行動誘導スパース想像によるWorld Action Modelの高速化
  VLA2026/9/30

  World Action Modelの推論時、行動トークンから未来フレームへの注意分布が連続するデノイズステップ間で類似している点を利用し、行動に関連するトークンだけを選択処理する学習不要の高速化フレームワークを提案。

• SteerQuant: 行動誘導スケーリングによるWorld-Actionモデルの量子化誤差制御
  量子化2026/9/30

  World-Actionモデル向けの4bit量子化フレームワークで、各ストリームの量子化誤差が最終行動に与える影響を考慮してスケーリングを調整し、精度を保ちつつ推論を高速化する。