Yaxi Zhao

収録論文 4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

• RynnBrain 1.1：より高機能で汎用的な具現化基盤モデルを目指して
  VLA/基盤モデル2026/7/1

  RynnBrain 1.1は、2Bから122B-A10Bまでの規模を持つ具現化基盤モデル群で、接触点予測や3Dグラウンディングを導入し、ロボット操作に直接対応する表現と出力を実現。実機実験では、Qwenベースや汎用VLAを上回る性能を示した。

• RynnBrain: オープンな身体性基盤モデル
  VLA2026/2/1

  知覚・推論・計画を統合した時空間基盤モデルRynnBrainを提案し、2B/8B/30B-A3B MoEの3規模と下流タスク向け4変種を公開、20の身体性ベンチマークで既存モデルを大幅に上回った。

• ガウススプラッティングによる実世界ゼロショットロボットマニピュレーション学習のための高忠実度シミュレーションデータ生成
  sim2real2025/10/1

  実世界の多視点画像から3DGSとメッシュを組み合わせて物理的に操作可能な高忠実度シミュレーション環境を構築し、MLLMで物体の物理特性や関節構造を自動推定することで、シミュレーションのみで訓練した方策が実世界の多様なマニピュレーションタスクへゼロショット転移できることを示した。

• RynnVLA-001：人間のデモンストレーションを活用したロボットマニピュレーションの改善
  VLA2025/9/1

  人間の操作動画で大規模に事前学習した視覚-言語-行動モデルを提案し、2段階の事前学習とActionVAEで行動予測を効率化してロボット操作性能を向上させた。