Ze Chen

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

• ロボット方策学習のための行動整合型アクショントークン化
  VLA2026/9/23

  Soft-DTWで対応する動作チャンクを選び、量子化座標を再構成と同時に整合させることで、タスク間で共有される動作構造をトークナイザに学習させ、下流の自己回帰方策の性能を向上させた研究。

• ジェスチャー対応視覚言語行動モデルGesVLA：埋め込み表現による操作精度の向上
  VLA2026/5/1

  テキスト指示だけでは曖昧な空間指示を解決するため、ジェスチャーを並列指示として取り入れ、潜在空間に直接エンコードする視覚言語行動モデルGesVLAを提案した。実世界のロボット操作タスクで、複雑な環境での目標把握精度と対話効率が向上することを示した。

• DM0: フィジカルAIに向けた身体性ネイティブな視覚-言語-行動モデル
  VLA2026/2/1

  身体性を後付けでなく最初から統合し、大規模事前学習からフローマッチング行動専門家と空間Chain-of-Thoughtで操作とナビゲーションを統一的に学習するVLAフレームワークDM0を提案。

• Dexbotic: オープンソース視覚-言語-行動ツールボックス
  VLA2025/10/1

  複数のVLAモデルを単一環境で再現・開発できるPyTorchベースのオープンソースツールボックスを提供し、高性能な事前学習済みモデルも公開した。

• RoboChallenge：実機ロボットによる具現化ポリシーの大規模評価
  VLA2025/10/1

  多数のモデルとタスクを実機で評価するオンラインシステムRoboChallengeを構築し、初期ベンチマークTable30で最新VLAモデルを調査した。