Yueru Jia

Peking University

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

• 世界モデルを用いたQ学習
  強化学習2026/8/17

  Q学習に世界モデルを組み合わせ、実データのみで学習しつつ想像上の軌道で探索を行うことで、サンプル効率と性能を向上させる手法を提案した。

• Lift3D-VLA: 3次元幾何と動力学を考慮した操作のためのVLAモデルのリフティング
  VLA/操作2026/7/1

  VLAモデルに明示的な3次元点群推論と時間的に一貫した行動生成を組み込む統一フレームワークを提案。2Dモデルを3Dに持ち上げる戦略と自己教師あり学習で幾何と物理ダイナミクスを内部化し、LLMの多層で行動チャンクを予測する。

• TACO: 触覚を考慮した世界モデルによるスケーラブルなVLAポストトレーニングの自己修正
  VLA/触覚/操作2026/7/1

  接触を伴う操作タスクで失敗するVLAモデルに対し、触覚を考慮した世界モデルを用いて失敗状態を認識し、修正動作を想像・ラベル付けすることで、人間の介入なしにポリシーを改善するフレームワークを提案した。

• HarmoWAM: 適応的世界行動モデルによる汎用性と精密操作の調和
  ロボット制御2026/5/1

  世界行動モデル(WAM)の2つのパラダイム間のトレードオフを解消するため、予測と反応の2つの専門家を世界モデルで統合し、適応的ゲーティングで切り替えるエンドツーエンドのWAMを提案した。

• Video2Act: ロボットの時空間運動モデリングを備えた二重システム動画拡散ポリシー
  VLA2025/12/1

  動画拡散モデルから前景境界とフレーム間運動を抽出して行動生成の条件に使い、低速なSystem 2と高速なSystem 1の非同期二重構成でロボット操作を高精度化した研究。

• WoW: 身体性インタラクションを通じた世界全知モデルへの挑戦
  世界モデル2025/9/1

  200万件のロボット操作軌道で学習した140億パラメータの生成的世界モデルを構築し、物理的因果推論を評価する新ベンチマークWoWBenchを提案した論文。

• RwoR: ロボットなしで方策学習するための人間の手の収集からのロボットデモンストレーション生成
  模倣学習2025/7/1

  手首に装着したGoProで人間の手のデモを収集し、生成モデルでロボットグリッパのデモに変換することで、実機ロボットなしに操作方策を学習できる手法を提案。