Liang Feng
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
世界モデル拡散モデルVLA自動運転/VLAステレオビジョン/FPGA
※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
- Cosmosによる物理AI向けインタラクティブ世界シミュレーション世界モデル2026/11/4
Cosmos世界基盤モデルを拡張し、行動やシーン操作に応じて映像をリアルタイムに生成する対話型シミュレーションフレームワークを提案。カメラ移動やロボット操作、自動運転のマルチビュー生成などで実証した。
- 強化学習駆動拡散モデル：言語・視覚・その先へ拡散モデル2026/10/15
拡散モデルを強化学習で事後学習する研究を初めて体系的にレビューし、報酬設計や探索と活用のトレードオフなど実用化の課題を分析した。
- Cosmos 3: 物理AIのための全モーダル世界モデルVLA2026/6/1
言語、画像、動画、音声、行動を統一的に扱う全モーダル世界モデルを提案し、理解・生成タスクでSOTAを達成した。
- Alpamayo-R1: 長尾シナリオにおける汎化可能な自動運転のための推論と行動予測の橋渡し自動運転/VLA2025/11/1
視覚言語行動モデルに因果連鎖推論を組み込み、拡散ベースの軌道デコーダと強化学習を組み合わせることで、長尾の安全臨界シナリオでの自動運転計画精度と推論品質を向上させた研究。
- 物理AIのための動画基盤モデルによる世界シミュレーション世界モデル2025/11/1
テキスト・画像・動画から世界を生成する動画基盤モデルCosmos-Predict2.5と、Sim2Real/Real2Real変換を行うCosmos-Transfer2.5を発表し、ロボティクス向けの合成データ生成やシミュレーションを可能にした。
- Cosmos-Reason1：物理的常識から身体性推論へVLA2025/3/1
物理世界を理解し、長い思考連鎖を通じて自然言語で身体的行動決定を生成するマルチモーダル大規模言語モデルCosmos-Reason1を提案し、物理的常識と身体性推論のベンチマークで評価した。
- FP-Stereo：組込み向けハードウェア効率の高いステレオビジョンステレオビジョン/FPGA2020/6/1
FPGA上で高性能なステレオマッチングパイプラインを自動構築するフレームワークを提案し、精度・速度・コストのバランスを実現した。
