Ying-Chun Lee

収録論文 4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

• MolmoAct2: 実世界展開のための行動推論モデル
  VLA2026/5/1

  実世界展開に適した完全オープンな行動推論モデルMolmoAct2を提案し、空間推論に特化したVLMバックボーン、新しいデータセット、オープンな行動トーカナイザ、適応的推論機構などを導入して性能と効率を向上させた。

• MolmoB0T: 大規模シミュレーションによるゼロショット操作の実現
  操作2026/3/1

  大規模で多様なシミュレーションデータのみを用いて、実世界へのゼロショット転移が可能であることを示し、静的・移動操作の両方で有効なポリシーを訓練した。

• MolmoSpaces：ロボットナビゲーションとマニピュレーションのための大規模オープンエコシステム
  sim2real2026/2/1

  23万以上の多様な屋内環境と13万の物体アセットを備え、MuJoCoやIsaacなど複数シミュレータで使えるオープンなロボットベンチマーク基盤を構築し、実機との高い相関を示した。

• TOPReward: トークン確率を隠れたゼロショット報酬として用いるロボティクス
  VLA2026/2/1

  事前学習済み動画言語モデルのトークン確率を利用し、タスク指示に対する進捗を密な報酬として推定する訓練不要の手法を提案。実世界の操作ベンチマークで従来の訓練不要手法を上回る性能を示した。