Zhenfei Yin
収録論文 16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
- 免疫世界モデル：マルチスケール予測と治療仮説生成免疫モデリング2026/9/13
AI科学者が構築した免疫世界モデルで、介入が細胞・組織・個体レベルの免疫状態をどう変えるかを予測し、新たな治療仮説を提案した。
- MA-VLA: 協調と構成的汎化のためのマルチアーム視覚言語行動モデルVLA2026/8/26
複数アームの協調動作をアトミックな行動割り当てで分解し、訓練時にアームの役割をシャッフルすることで、未見の協調パターンへの汎化を実現するVLAモデルを提案した。
- 探索・対話・展開可能：オープンワールド移動操作のための視覚駆動型具現化エージェント移動操作2026/7/1
実世界展開可能な移動操作エージェントのためのフレームワークREALを提案し、シミュレーションと実機のギャップを埋める環境とベンチマークを構築、物理ロボットで高い成功率を達成した。
- Trans2Occ: 透明物体のボクセル占有推定と把持 - シミュレーションから実世界へマニピュレーション2026/6/1
単一RGB画像から透明物体のボクセル占有を直接予測し、シミュレーションで大規模学習したモデルを実ロボットに微調整なしで適用して把持を実現する枠組みを提案した。
- CreFlow: スパース報酬の身体化ビデオ拡散強化学習のための修正リフロービデオ生成RL2026/5/14
ビデオ生成モデルを強化学習で微調整する際、線形時相論理に基づく報酬モデルと、報酬関連領域のみを更新する新しい枠組みを提案し、操作タスクの成功率を向上させた。
- ComSim: 構成シミュレーションによるスケーラブルな実世界ロボットデータ生成sim2real2026/4/1
古典的シミュレーションとニューラルシミュレーションを組み合わせ、少量の実データから多様な実世界データを生成するハイブリッド手法を提案。sim2realギャップを低減し、実世界でのポリシー学習成功率を向上させる。
- CoEnv: 構成環境による身体化マルチエージェント協調の推進マルチエージェント協調2026/4/1
実世界とシミュレーションを統合した構成環境を導入し、複数ロボットが協調して複雑な操作タスクを安全に実行するフレームワークCoEnvを提案した。
- エゴから世界へ：強化学習による身体化システムにおける協調的空間推論空間推論2026/3/1
複数のエージェントが異なる視点から環境を認識する問題を扱い、視覚言語モデルが視点を融合して空間推論を行うためのベンチマークE2Wと、強化学習を用いたフレームワークCoRLを提案した。
- マルチエージェントロボットシステム（MARS）チャレンジの進歩と革新マルチエージェント2026/1/1
NeurIPS 2025ワークショップで開催されたMARSチャレンジを紹介し、VLMを用いたマルチエージェントの計画とロボットマニピュレーションの制御という2領域での取り組みを概説した論文。
- TouchGuide: 触覚ガイダンスによる視覚運動ポリシーの推論時ステアリング触覚2026/1/1
事前学習済みの視覚運動ポリシーの生成過程に、触覚に基づく接触物理モデルで介入し、接触を伴う繊細な操作を高精度化する手法を提案。低コストな触覚データ収集系TacUMIも開発した。
- RoboSafe: 実行可能な安全ロジックによる身体性エージェントの保護安全/身体性エージェント2025/12/1
VLMベースの身体性エージェントに対し、短期・長期の安全メモリを用いた後方反省推論と前方予測推論を組み合わせ、実行可能な述語ロジックで危険行動を未然に防ぐランタイム安全ガードレールを提案。
- VIKI-R: 強化学習による身体性マルチエージェント協調の実現マルチエージェント協調2025/6/1
視覚言語モデルを微調整と強化学習で訓練し、異なる身体を持つ複数エージェントの視覚に基づく協調を可能にするフレームワークVIKI-Rと、その評価用ベンチマークVIKI-Benchを提案。
- AGENTSAFE：危険指示に対する身体性エージェントの安全性ベンチマーク安全性ベンチマーク2025/6/1
視覚言語モデルを用いた身体性エージェントが危険な指示を受けた際の安全性を、知覚・計画・実行の各段階で評価するベンチマークSAFEを提案し、9つの最先端モデルで体系的な失敗を明らかにした。
- LabUtopia：科学実験エージェントのための高忠実度シミュレーションと階層的ベンチマークsim2real2025/5/1
実験室での科学作業を自動化する身体性エージェントの研究を進めるため、物理・化学反応を扱える高忠実度シミュレータ、多様な実験シーンの自動生成器、5段階の難易度を持つ階層的ベンチマークを統合したスイートを提案。
- RoboFactory：構成制約を用いた身体性マルチエージェント協調の探求マルチエージェント協調2025/3/1
身体性マルチエージェント系のための構成制約の概念を提案し、自動データ収集フレームワークとマルチエージェント操作の初のベンチマークRoboFactoryを構築した。模倣学習の適用と性能分析も行う。
- RH20T-P: 組み合わせ可能な汎化エージェントに向けたプリミティブレベルロボットデータセットマニピュレーション2024/3/1
ロボット操作のための約3.8万本の動画クリップからなるプリミティブレベルデータセットRH20T-Pを構築し、計画実行型の組み合わせ汎化エージェントのベースラインを実装した。