Yifan Ye

収録論文 6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

• DynamicWAM: 動的操作におけるワールドアクションモデルのためのデュアルパス動作条件付け
  操作2026/8/1

  動的な物体操作のためのコンパクトなワールドアクションモデルを提案し、履歴フロー条件付けと運動学的記述子の注入により動作認識と応答性を向上させた。

• 身体化操作のためのデータピラミッド：サーベイ
  データ収集/身体化AI2026/7/1

  実ロボットデータからシミュレーションデータまで、身体化エージェントの学習に使われる5つのデータ源をピラミッド構造で整理し、各データの特性と組み合わせ方を分析したサーベイ論文。

• Dream-Tac: 接触を伴うロボット操作のための統合触覚世界行動モデル
  触覚/操作2026/6/1

  視覚と触覚を統合した世界行動モデルを提案し、接触を伴う操作タスクでの行動予測精度を向上させた。

• Efficient-WAM: 低コストな未来想像を備えた10億パラメータの世界行動モデル
  VLA2026/6/1

  未来の視覚予測を圧縮し、推論コストを大幅に削減した世界行動モデルを提案。実機で約100msの低遅延を実現しつつ、制御性能を維持する。

• Token Expand-Merge: VLAモデルのための学習不要トークン圧縮
  VLA2025/12/1

  VLAモデルの推論を高速化するため、追加トークンの動的展開と行動認識に基づく統合を組み合わせた学習不要のトークン圧縮手法TEAM-VLAを提案し、LIBEROで成功率を維持しつつ速度を改善した。

• シミュレータ内での自己進化型模倣学習
  模倣学習2025/9/1

  少数のデモンストレーションからシミュレータとの相互作用を通じて徐々に性能を向上させるSEILを提案し、LIBEROベンチマークで少数ショット模倣学習の最先端性能を達成した。