Zeyu He

Shanghai AI Laboratory

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

• 評価こそがマルチモーダル自動運転の鍵
  自動運転計画2026/9/25

  マルチモーダル自動運転計画における生成と評価の非対称性を指摘し、安全性スコアラーとVLMガイド変調器を備えた統合軌道評価器と段階的学習戦略を提案して、NAVM v1で人間専門家を超える性能を達成した。

• 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。

• 因子認識Mixture-of-Expertsと事前学習エンコーダによる組合せ汎化
  ロボット操作2026/6/1

  視覚ロボット操作において、照明や表面テクスチャなどの環境変化に対する汎化を向上させるため、因子認識MoEと事前学習エンコーダを統合したFAMEフレームワークを提案。3段階の訓練で複数因子の組合せ汎化を実現し、Meta-Worldで34%、実世界ピックアンドプレースで35%の改善。

• Nimbus: 具現化知能向け統合合成データ生成フレームワーク
  合成データ生成2026/1/1

  ナビゲーションとマニピュレーションの合成データ生成パイプラインを統合し、非同期実行と動的スケジューリングでスループットを2〜3倍向上させるフレームワークを提案。

• InternVLA-A1：ロボットマニピュレーションのための理解・生成・行動の統合
  VLA2026/1/1

  シーン理解・視覚的予測・行動実行の3つの専門家をMixture-of-Transformersで統合したVLAモデルを提案し、実世界12タスクで既存手法を上回る性能を達成した。