Yifan Chang
Knowin AI
収録論文 9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
- ロボットのインコンテキスト学習：手法と応用VLA2026/9/28
ロボットのインコンテキスト学習（ICL）に関する文献レビューであり、文脈条件付き方策、幾何学的実演転移、世界モデルベース制御、スキル・エージェントベース実行の4つのインターフェースに分類し、転移の前提や評価手法を整理する。
- Robo-Harness K1: 知覚拡張によるロボット操作エージェントの活用VLA2026/9/24
VLMに深度や空間計測などの知覚ツールを提供し、追加学習なしでロボット操作を実現するエージェントフレームワークを提案。少ない実演データでも高い汎化性能を示す。
- World Action Agent：視覚的アクション空間でのロボット操作を可能にするVLM活用フレームワークVLA2026/9/24
VLMをマルチエージェント構成でロボット操作に活用し、接触ビュー・アクションリハーサル・ビュー内補正を組み合わせた視覚的アクション作業空間を提案。LIBERO-Proで75.6%の成功率を達成。
- RACaP: 進化可能なロボット学習のためのポリシーとしての推論・行動・コーディングVLA2026/9/24
コード生成を進化フェーズに移し、展開時は凍結された型付きポリシーAPIをReActループで呼び出すエージェント型フレームワークを提案。長期的タスクで成功率と速度を大幅に改善し、小型モデルへの蒸留で実機展開を効率化した。
- GigaWorld-Policy-0.5: AutoResearchによる高速・高精度なWAMの実現VLA2026/7/1
将来の視覚予測を訓練時のみに用い、推論時は行動生成のみで高速化した行動中心のWorld Action Modelを提案し、AutoResearchで最適設定を探索して性能を向上させた。
- GigaWorld-1: ロボットポリシー評価のためのワールドモデル構築ロードマップワールドモデル2026/7/1
ロボットポリシーの評価を効率化するため、ワールドモデルの信頼性を体系的に研究し、ベンチマークWMBenchを構築して、7つのビデオワールドモデルと4つの行動表現を比較した。
- Zero2Skill: 自律データ収集・訓練・展開によるロボットスキルのブートストラップマニピュレーション2026/7/1
人間の介入を減らしつつロボット操作スキルを自律的に学習するシステムを提案。修正を記憶して再利用することで、人間の作業時間を大幅に削減し、成功率を向上させた。
- WorldLines: 長期的な状態を持つ具現化エージェントのベンチマークとモデリング具現化エージェント/長期記憶/ベンチマーク2026/6/17
長期的な家庭支援のためのベンチマークWorldLinesを構築し、記憶と計画の課題を評価するフレームワークObsMemを提案した。
- GigaWorld-0：世界モデルをデータエンジンとして具現化AIを強化VLA2025/11/1
視覚・言語・行動（VLA）学習のためのデータ生成エンジンとして、動画生成と3D生成を統合した世界モデルフレームワークを提案し、実世界データなしでロボットの汎化性能とタスク成功率を向上させた。