Zhuohang Li
Shanghai Jiao Tong University
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ワールドモデルデータ選択/器用操作/VLAマニピュレーションベンチマーク世界モデルVLA
※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
- 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。
- SiMDex: 類似する自己中心視点動画のマイニングによるクロスエンボディ器用操作データ選択/器用操作/VLA2026/8/1
ロボットの器用操作のためのVLAモデル訓練に有効な人間の自己中心視点動画を、類似性に基づくデータマイニングで選別するフレームワークを提案。約3200万サンプルから1.49百万件を選び、成功率を47.7%から61.1%に向上させた。
- ハンド・イン・ザ・ループ：シームレスな手と腕の介入による巧みな操作のためのVLAポリシー改善マニピュレーション2026/5/1
高自由度ロボットハンドの巧みな操作において、人間の介入時に発生する「ジェスチャージャンプ」を防ぐため、人間の修正意図と自律ポリシー実行をブレンドする介入手法HandITLを提案し、介入ジッタや把持失敗を大幅に低減した。
- 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。
- WorldArena：身体性世界モデルの知覚と機能的実用性を評価する統合ベンチマーク世界モデル2026/2/1
身体性世界モデルを映像知覚品質と下流タスクでの機能的実用性の両面から評価する統合ベンチマークWorldArenaを提案し、14モデルの実験から知覚と機能の間に大きなギャップがあることを示した。
- GR-Dexter 技術報告書VLA2025/12/1
両手デクスタラスハンドロボットで言語条件付き長期操作を実現するVLAフレームワークを提案し、ハードウェア・データ収集・学習手法を統合した。