Yitian Liu

収録論文 5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

• dVLA-RL: 離散拡散ビジョン・ランゲージ・アクションモデルに対する軌跡上の強化学習
  VLA/強化学習2026/6/1

  離散拡散型VLAモデルの強化学習を可能にするため、生成過程をマルコフ決定過程とみなし、軌跡の結合確率を目的関数とする手法を提案した。

• Q-VGM: フローマッチングVLAのオフポリシー強化学習のためのQ値勾配マッチング
  VLA/強化学習2026/6/1

  フローマッチング型VLAポリシーの微調整において、Q関数の勾配を利用して価値改善を効率的に行う新しいオフポリシー強化学習手法Q-VGMを提案した。

• HiVLA: 視覚基盤中心の階層型身体化操作システム
  VLA/操作2026/4/1

  高レベルの意味的計画と低レベルの運動制御を分離した階層型VLAシステムを提案し、VLMの推論能力を保ちつつ、拡散トランスフォーマーによる行動生成で長期的なスキル合成と細かい操作を向上させた。

• MM-ACT: マルチモーダル並列生成から行動を学習する統合VLAモデル
  VLA2025/12/1

  テキスト・画像・行動を共有トークン空間で統合し、並列デコードで生成するVLAモデルを提案。LIBEROや実機Franka、RoboTwin2.0で高い成功率を達成した。

• 専門性は独占する必要なし：視覚-言語-行動学習のための行動特化型Mixture of Experts
  VLA2025/10/1

  事前学習済みVLAモデルの重みを継承し、フィードフォワード層をスパースなMoE層に置き換えて拡張するAdaMoEを提案。専門家選択と重み付けを分離することで協調的な専門家利用を実現し、計算効率を保ちつつ性能を向上させた。