Yufei Xue
Shanghai AI Laboratory
収録論文 11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
- 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。
- ワールドモデルの定義とロードマップワールドモデル2026/7/7
AIの各分野で使われる「ワールドモデル」の定義を明確化し、技術的側面と開発段階のロードマップを提案する視点論文。
- 異なるヒューマノイド間で汎用化する全身制御フレームワークXHugWBC全身制御/sim2real2026/2/1
形態をランダム化した多数のヒューマノイドで一度学習させることで、未知の機体にもゼロショットで転移できる汎用全身制御ポリシーを実現した。
- EAGLE: 具現化を考慮した汎用・特化蒸留による統合ヒューマノイド全身制御全身制御2026/2/1
汎用ポリシーとロボット特化ポリシーを反復的に蒸留し合うことで、複数の異なるヒューマノイドを単一のポリシーで制御できる全身制御手法を提案した。
- H-Zero: ヒューマノイド横断歩行事前学習による少数ショット新規身体転移歩行2025/12/1
複数のヒューマノイドで歩行方策を事前学習し、未知のヒューマノイドや直立四足歩行ロボットへ30分の微調整で転移できることを示した研究。
- 深層強化学習と動作事前分布による複雑地形での自然で頑健な六脚歩行の学習歩行2025/11/1
最適化した動作事前分布と敵対的識別器を用いて六脚ロボットに自然な歩容を強化学習させ、実機で複雑地形を視覚情報なしで歩行できるようにした。
- 多様な移動を実現する統合型ヒューマノイド全身コントローラ歩行2025/2/1
歩行・跳躍・ホッピングなど多様な歩容をパラメータ調整可能に生成し、上半身操作との統合も可能にするヒューマノイド全身制御ポリシーHugWBCを提案した。
- Ask1: カスタム四足歩行ロボットの開発と強化学習に基づく制御歩行2024/12/1
Unitree Go1に似た形態を持つ自作四足ロボットAsk1を開発し、参照軌道やAMPを使わない新しい報酬関数による強化学習制御を実機で検証した。
- Experience-Learning Inspired Two-Step Reward Method for Efficient Legged Locomotion Learning Towards Natural and Robust Gaits2024/1/1
- Learning Multiple Gaits within Latent Space for Quadruped Robots2023/8/1