Ye Huang

収録論文 3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

• 世界行動モデルを再考する：構成的・文脈内ロボットマニピュレーションに向けて
  マニピュレーション2026/10/1

  操作タスクを視覚サブゴール計画と実行に階層化し、事前学習済み世界モデル表現を共有するViGARを提案。長期構成的タスクと文脈内学習で高い成功率を示した。

• HumanScale: 身体中心の人間ビデオは実ロボットデータを凌駕する身体化事前学習の可能性
  身体化事前学習2026/6/18

  身体化基盤モデルの事前学習データとして、遠隔操作の実ロボット軌跡と身体中心の人間ビデオを比較し、適切なフィルタリングとラベリング処理を施した人間ビデオが実ロボットデータよりも優れた性能を示すことを発見した。

• PhysisForcing: ロボット操作のための物理強化ワールドシミュレータ
  ビデオ生成/物理シミュレーション2026/6/1

  ビデオ生成モデルをロボット操作の世界シミュレータとして使う際に、物理的に不自然な動きが生じる問題を解決するため、物理的に重要な領域に注目した学習フレームワークを提案した。