Yichen Guo
収録論文 4本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
世界モデル/行動条件付き生成安全強化学習/VLA3D再構成VLA/強化学習
※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
- ロボットの世界モデルは本当に行動に従うのか？行動条件付き生成の診断とポリシー学習のための整合世界モデル/行動条件付き生成2026/8/25
ロボットの世界モデルが任意の行動に正しく従うかを評価するベンチマークWorldEchoを導入し、既存モデルが専門家の行動は再現できるが多様な非専門家軌道では失敗することを示した。さらに、行動追従を強化するWorldSyncを提案し、シミュレーションと実機タスクでポリシー改善の信頼性を向上させた。
- SafeDojo: インタラクティブワールドモデルによるVLAのための安全強化学習安全強化学習/VLA2026/6/1
視覚言語行動(VLA)ポリシー向けに、ワールドモデルベースの想像を通じて安全な行動を学習する初のモデルベース安全強化学習フレームワークを提案。
- RegimeVGGT：視覚幾何基盤Transformerの層別空間保存冗長性除去3D再構成2026/6/1
多視点画像から3次元構造を復元するVGGTの計算を、層ごとの特性に応じて圧縮し、品質を保ちながら6.7倍高速化する手法を提案した。
- FORCE: 価値校正ウォームアップと自己蒸留による効率的なVLA強化学習ファインチューニングVLA/強化学習2026/6/1
VLAモデルの強化学習ファインチューニングを安定化・高速化する3段階フレームワークFORCEを提案。価値校正ウォームアップと自己蒸留でサンプル効率を改善し、シミュレーションと実機で成功率を大幅に向上させた。