Yifei Yao
Shanghai AI Laboratory
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA世界モデル移動操作模倣学習/ヒューマノイド歩行
※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
- InternW0-Δ: 予測ダイナミクスと行動を橋渡しする20K時間超のオープンデータによるワールドアクションモデルVLA2026/9/25
視覚ダイナミクスと行動生成を統合したワールドアクションモデルを、20,000時間超の異種オープンデータで事前学習し、シミュレーションと実機で従来手法を上回る性能を達成した。
- InternW0: 効率的な実世界インタラクションのための基盤的物理世界モデル世界モデル2026/9/23
上海AI Labが、視覚予測とロボット制御を非対称なvideo-actionアーキテクチャで統合した物理世界モデルInternW0を提案。約7,200時間のデータで学習し、化学合成やピペッティングなどの実世界タスクで評価した。
- 探索・対話・展開可能：オープンワールド移動操作のための視覚駆動型具現化エージェント移動操作2026/7/1
実世界展開可能な移動操作エージェントのためのフレームワークREALを提案し、シミュレーションと実機のギャップを埋める環境とベンチマークを構築、物理ロボットで高い成功率を達成した。
- GBC: 全身ヒューマノイド模倣のための汎用行動クローニングフレームワーク模倣学習/ヒューマノイド2025/8/1
人間のモーションキャプチャデータを任意のヒューマノイドに自動リターゲットし、DAgger-MMPPOとMMTransformerで高忠実な模倣方策を学習する統合フレームワークを提案。Isaac Labベースのオープンソースとして公開。
- AnyBipe：大規模言語モデルが導く二足歩行ロボットの学習・展開エンドツーエンドフレームワーク歩行2024/9/1
LLMを活用して報酬関数設計からsim-to-real展開までを自動化し、二足歩行ロボットの制御方策を人間の介入を最小限に学習・展開するフレームワークを提案。