Zhaokai Yin

Shanghai Jiao Tong University

収録論文 3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

• 身体性マニピュレーションにおける組合せ汎化の限界を探る
  マニピュレーション2026/10/11

  VLAモデルは個別スキルを実行できても、未学習のスキル組合せでは失敗しやすいことを示し、その原因である「開始状態ギャップ」を特定。開始状態の多様性を広げる軽量な追加学習手法PRTIを提案した。

• RoboFollow：身体性エージェントにおける指示追従の幻想を暴く
  VLA2026/9/22

  視覚シーンが一つのタスクしか許さない「低シーンエントロピー」問題を指摘し、言語理解を厳密に診断する4段階ベンチマークRoboFollowを提案。9つのVLA/WAMポリシーを評価し、指示追従能力が実は脆弱であることを示した。

• 接地された意味的再結合による視覚言語行動モデルの指示一般化の堅牢化
  VLA2026/8/3

  VLAモデルが言い換え指示で性能低下する原因を、アーキテクチャ上の問題として特定し、タスク意味と視覚特徴を明示的に融合する介入（GSR）を提案して、パラフレーズ不変性を大幅に改善した。