Zhaolu Wang

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

• IMPACT: 注意はスケーラブルな相互作用認識ワールドモデル学習のための相互作用マップ
  ワールドモデル2026/8/31

  ワールドモデルの学習において、静的領域が支配的なMSE損失により動的物体の相互作用が過小評価される問題を指摘し、注意マップを用いて損失を再重み付けするフレームワークIMPACTを提案した。

• 因果的作用効果の再重み付けによるワールドモデル学習の改善
  ワールドモデル2026/8/31

  アクション条件付きビデオ生成のワールドモデル学習において、背景トークンに偏った損失を避け、アクションの影響を受けるトークンに重点を置く再重み付け手法を提案した。

• Worldscape-MoE: スケーラブルな異種行動制御のための統一Mixture-of-Experts世界モデル
  世界モデル2026/7/1

  異なる行動モダリティ（カメラ軌道、ロボット動作、手の関節信号など）を統一的に扱える拡張可能な世界モデルを提案し、MoEアーキテクチャにより異種の行動制御を共有の世界ダイナミクスに統合する。

• WorldVLN: 空中視覚言語ナビゲーションのための自己回帰的世界行動モデル
  VLA2026/5/1

  空中VLNを予測駆動の世界行動問題として捉え、自己回帰ビデオバックボーンで世界状態遷移を予測し、実行可能なウェイポイント行動に直接デコードする初のモデルWorldVLNを提案。2段階訓練と強化学習により、ベンチマークで12%以上の成功率向上を達成し、実ドローンへのゼロショット転送も実証。

• WorldArena 2.0：モダリティ・機能・プラットフォームにわたる身体化ワールドモデルベンチマークの拡張
  ベンチマーク2026/5/1

  身体化ワールドモデルの評価を、視覚のみから視触覚へ、政策評価から強化学習環境としての利用へ、シミュレータから実ロボットへと拡張したベンチマークを提案した。