Zhong Guan

収録論文 4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

• AdaptiveLoad: 効率的なビデオ拡散トランスフォーマー学習に向けて
  学習最適化2026/5/18

  ビデオ生成モデルの学習におけるGPU負荷不均衡を解消するため、メモリと計算量の二重制約による適応的負荷分散と、融合LayerNorm-Modulate CUDAカーネルを提案し、スループットを27.2%向上させた。

• NoiseGate: ワールドアクションモデルにおける情報ゲーティングとしての潜在変数毎タイムステップスケジュール学習
  VLA2026/5/1

  ロボットの行動生成と未来観測の予測を統合するワールドアクションモデルにおいて、各潜在フレームのノイズレベル（タイムステップ）を学習可能な情報ゲートとして扱い、行動生成に寄与する信頼性を動的に調整する手法NoiseGateを提案した。

• D-VLA: 視覚言語行動モデルのための高並列分散非同期強化学習フレームワーク
  強化学習2026/5/1

  大規模VLAモデルへの強化学習適用時のリソース競合を解決するため、物理分離と非同期パイプラインを備えた分散RLフレームワークD-VLAを提案し、スループットとサンプリング効率を大幅に向上させた。

• AIネイティブクラウド具身知能基盤のための千GPU大規模訓練と最適化レシピ
  基盤技術2026/3/1

  具身知能の大規模訓練を実現するため、クラウド上に千GPU分散訓練プラットフォームを構築し、データパイプラインやモデル最適化、インフラ連携により訓練時間を40倍短縮した。