Zekai Wang

University of California, Berkeley

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

• DexTacWAM: 巧みな操作のための視触覚ワールドアクションモデル
  マニピュレーション2026/9/21

  各指先の触覚を個別に符号化し、指・姿勢を考慮した圧縮器で統合して動画拡散ワールドモデルに注入する視触覚ワールドアクションモデルを提案し、接触の多い両手巧み操作タスクで大幅な性能向上を達成した。

• 視覚運動制御のための対比的行動-画像事前学習
  視覚エンコーダ/事前学習/模倣学習2026/6/15

  大規模な人間の第一人称ビデオから手のキーポイントを行動の代理として抽出し、対比学習でロボットの視覚エンコーダを事前学習する手法を提案。実機の器用操作タスクで既存手法を30%以上上回る性能を達成した。

• T-Rex: 触覚反応型巧みな操作
  触覚/操作2026/6/1

  触覚信号に動的に反応する操作を実現するため、大規模な触覚データセットと可変レートのMixture-of-Transformersアーキテクチャを導入し、12の操作タスクで成功率を大幅に向上させた。

• 生成された人間動画から物理的に妥当なロボット軌道へ
  ヒューマノイド2025/12/1

  生成動画から人間の動きを4D表現に変換し、強化学習方策GenMimicでヒューマノイドの物理的に安定した動作として再現する手法を提案。

• 文脈内学習でLLMにロボット動作を予測させるRoboPrompt
  VLA2024/10/1

  訓練なしのテキストのみのLLMが、キーフレームから抽出した動作と物体姿勢をテキスト化した実演を文脈内学習に用いてロボット動作を直接予測するフレームワークを提案。