Yonghua Lin

収録論文 7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

• Orca：世界は心の中にある
  世界モデル2026/6/29

  Orcaは、マルチモーダルな世界信号から統一された世界潜在空間を学習し、テキスト生成・画像予測・身体動作生成などの下流タスクを軽量デコーダで実現する世界基盤モデルである。

• FreqCache: 適応的な周波数ガイド型トークンキャッシングによる身体化VLNモデルの高速化
  VLA2026/4/1

  VLNモデルの計算コストを削減するため、周波数領域の特性を利用してトークンキャッシュの構築・更新・適応調整を行うFreqCacheを提案した。

• RoboBrain 2.5：奥行きを見据え、時間を心に刻む
  VLA2026/1/1

  深度認識に基づく3D空間推論と、時間的な進捗予測を統合した次世代の身体性AI基盤モデルを提案し、複雑なマニピュレーションの精度と実行認識を向上させた。

• RoboCOIN: 統合マニピュレーションのためのオープンソース両腕ロボットデータ収集
  マニピュレーション2025/11/1

  15種類のロボットプラットフォームから18万件以上の両腕操作デモを集めた大規模データセットを構築し、階層的な注釈とデータ処理パイプラインを提供した。

• RoboOS-NeXT：生涯学習・スケーラブル・堅牢なマルチロボット協調のための統合メモリフレームワーク
  群制御2025/10/1

  空間・時間・身体性を統合した共有メモリSTEMを中核に、脳-小脳型の階層構造で異種ロボット群の生涯学習・動的タスク割当・障害復旧を実現するフレームワークを提案。

• RoboBrain 2.0 技術報告
  VLA2025/7/1

  視覚と言語を統合し、実環境での知覚・推論・計画を担う具現化基盤モデルRoboBrain 2.0を提案。7Bと32Bの2種類で、空間理解や時系列意思決定タスクで高い性能を示す。

• RoboOS: クロスエンボディメントとマルチエージェント協調のための階層型具現化フレームワーク
  マルチエージェント協調2025/5/1

  脳と小脳の階層アーキテクチャに基づき、異なる身体を持つロボット間の協調と長期タスクの計画・実行を可能にするオープンソースの具現化システムを提案。