Yunshuang Nie

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

• EWAM：統合身体モデルにおける創発的な深さ方向の専門化——意味理解から視覚的先読み、行動まで
  VLA2026/9/30

  行動中心の統合身体モデルEWAMを提案し、層ごとの監督なしに浅い層で意味、中間層で予測未来、深い層で行動に注意が向く創発的な深さ方向の専門化が生じることを示した。

• 見えざるものを見えるものから：基盤モデルによる観察・指示の書き換えで視覚言語ナビゲーションを拡張
  VLA2025/3/1

  視覚言語ナビゲーションのデータ不足を解消するため、基盤モデルで訓練データの観察と指示を書き換えて新たなペアを生成し、未知環境への汎化を促す手法を提案。

• すべてのロボットを一つに：多用途な汎用身体性エージェントのための新標準と統合データセット
  データセット2024/8/1

  実世界とシミュレーションのデータを統合した新標準ARIOを提案し、約300万エピソード・32万タスクからなる大規模データセットを構築した。

• NavCoT：分離推論の学習によるLLMベース視覚言語ナビゲーションの強化
  VLA2024/3/1

  視覚言語ナビゲーション（VLN）において、LLMにナビゲーションの思考連鎖（世界モデルによる次観測の想像、候補選択、行動決定）を学習させ、ドメインギャップを効率的に埋める手法を提案。