Ziheng He

Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences

収録論文 6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

• フローマッチングVLAにおける実行ホライズンとサンプリング深度の結合
  VLA2026/10/23

  フローマッチング型VLAでは粗い数値積分が開ループ実行時に精度をむしろ向上させることを発見し、ホライズンとソルバー深度を連動させることで学習不要かつ低遅延でタスク成功率を高めた。

• GigaBrain-0.7：三系統アーキテクチャによる創発的能力へのスケーリング
  VLA2026/8/16

  視覚言語行動モデルのスケーリングとアーキテクチャ改善により、多様なロボットへの汎化を大幅に向上させた基盤モデルを提案。

• XEWorld：行動条件付きワールドモデルは未知のロボット形態に汎化できるか？
  ワールドモデル2026/8/1

  ロボット操作のための行動条件付きワールドモデルが、未見のロボット形態に対して物理ダイナミクスを捉えているかを検証するため、クロスエンボディメントテストベッドXEWorldを導入し、既存モデルの限界を分析した。

• WAM-Nav: 非対称潜在世界行動モデリングによる統合視覚ナビゲーション
  ナビゲーション2026/6/1

  視覚ナビゲーションのための潜在世界行動モデルを提案し、行動生成と視覚予測を共同で学習することで、推論効率を保ちつつ先見的な障害物回避を実現した。

• SKIP: 効率的な具現化ワールドモデルのためのスパースキーフレーム補間パラダイム
  ワールドモデル2026/6/1

  ロボット操作動画の生成を、タスク関連のキーフレームのみを生成し、残りを補間することで高速化する手法を提案。

• 不確実性を考慮した観測再注入による視覚-言語-行動モデルの強化
  VLA2026/2/1

  VLAモデルの言語層の不確実性が高いときに、観測情報を次層のFFNに再注入する訓練不要のプラグインモジュールを提案し、追加データやモジュールなしで行動生成の精度と信頼性を向上させた。