Ziyou Wang
収録論文 9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。
- UniETP: 汎用身体化タスク計画のための環境統合身体化タスク計画2026/7/1
4つのシミュレータを統合した統一インターフェースを提案し、身体化タスク計画の評価と学習データの多様性を向上させる。
- 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。
- 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。
- AirScape: 運動制御可能な空中生成ワールドモデル世界モデル2025/7/1
6自由度ドローンの視覚入力と運動意図から将来の観測を予測する世界モデルを構築し、運動意図に沿った3D空間想像力で既存モデルを大幅に上回った。
- Parallel Self-assembly for Modular USVs with Diverse Docking Mechanism Layouts2024/1/1