Yichao Liang
Basis Research Institute
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
世界モデルタスク・動作計画ベンチマークロボット計画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
- EMPIRIC: ロボットプランニングのための実験駆動型残差世界モデル学習世界モデル2026/9/28
物理エンジンに不足するメカニズムをコードとして学習し、ベイズ推論でパラメータを推定する残差世界モデルを提案。シミュレーションと実機でタスク解決性能を向上。
- 汎用タスク・動作計画問題に対するコーディングエージェントタスク・動作計画2026/9/24
タスク記述とシミュレータへのアクセスを与えられたコーディングエージェントが、未知のインスタンスに汎化する計画プログラムを合成できるかを検証し、手設計プランナーを上回る成功率を示した。
- KinDER: ロボット学習と計画のための物理的推論ベンチマークベンチマーク2026/4/1
ロボットの物理的推論能力を評価するためのベンチマークKinDERを提案し、既存手法が多くの環境で課題を抱えることを示した。
- 環境レベルのクエリで世界モデル学習をベンチマークする世界モデル2025/10/22
世界モデルが環境全体に関する多様なクエリに答えられるかを評価するWorldTestプロトコルと、43のグリッドワールド環境・129タスクからなるAutumnBenchを提案し、人間とAIモデルの性能差を明らかにした。
- ExoPredicator: ロボット計画のための動的環境の抽象モデル学習ロボット計画2025/9/1
ロボットの行動だけでなく外部プロセスも同時に進行する動的環境において、記号状態表現と因果プロセスを同時に学習し、長期計画を可能にするフレームワークを提案。
- ピクセルから述語へ：事前学習済み視覚言語モデルによる記号的世界モデルの学習VLA2025/1/1
事前学習済み視覚言語モデルを用いて画像から記号的な述語を抽出し、長期タスクの計画に使える抽象的世界モデルを少数の実演から学習する手法を提案。
- VisualPredicator：ロボット計画のための神経記号的述語を用いた抽象世界モデルの学習ロボット計画2024/10/1
記号と神経の知識表現を組み合わせた一階述語言語を提案し、述語をオンラインで発明しながら抽象世界モデルを学習する手法を開発。五つのロボットシミュレーション領域で階層強化学習や視覚言語モデル計画より優れたサンプル効率と分布外汎化、解釈性を示した。
- Rapid Motor Adaptation for Robotic Manipulator Arms2023/12/1