#vla

8 記事

01 ·★ 会員·論文·11分で読めます 論文解説: MaP-WAM — ロボットの「記憶」を計画に変え、履歴が伸びても実行器の重さを一定に保つ Memory as Plans: World-Action Modeling with Memory-Grounded Planning 過去を覚えていないと解けないロボット作業で、長い映像履歴を毎回実行器に食わせるのをやめ、「次に何をするか」の計画に圧縮して渡す MaP-WAM を解説。進捗を行動と同時に予測して区切りを自分で判断し、RMBench 83.3%・実機78.0%を報告した設計を、論文本文に沿って1から読む。 02 ·★ 会員·論文·13分で読めます 論文解説: LIT — ロボットが「見た目の手がかり」でズルをしないように、視覚の通り道を1本に絞る Breaking the Vision-Action Shortcut: Latent Interface Training for Generalizable Robotics Foundation Models ロボット基盤モデルは訓練時の背景や照明といった無関係な手がかりに頼って動きを覚えてしまう。LITは画像なしで「行き先付きの動き」を先に学ばせ、視覚は姿勢を当てる潜在トークン経由でしか渡さない2段階学習で、4種のモデルすべてのLIBERO-Plus成功率を上げた。 03 ·★ 会員·論文·14分で読めます 論文解説: Beyond Data Scaling — ロボット基盤モデルは「データ量」より「表現」で決まる(VLAct) Beyond Data Scaling: Representation-Centric Continued Pre-training for Vision-Language-Action Models ロボットの軌跡データはWebのように集められない。ならば限られた軌跡から「使い回せる表現」を絞り出すべきだ、という主張の論文。VLM事前分布の保護・複数ヘッド同時監督・身体をまたいだ部分統一の3点で、16GPU・全部オープンデータのまま産業系VLAを上回った。 04 ·無料·論文·13分で読めます 論文解説: GigaBrain-0.7 — 3万7千時間の身体経験と「3つのシステム」で動くロボット基盤モデル GigaBrain-0.7: Scaling Embodied Foundation Models to Emergent Capabilities with a Three-System Architecture ロボット基盤モデルを「理解」「予測・評価」「行動」の3システムに分け、37,256.98時間の身体データで一段階事前学習する設計を、論文本文だけを根拠に1から解説する。未来画像と進捗値で方策を条件付ける仕組み、勾配を絞って流すSoft KI、実機での成功率まで。 05 ·エージェント·★ 会員·論文·21分で読めます 論文解説: Zetta ζ — 方策を凍結したまま、ロボットが実行中に自分を直す「閉ループ・ハーネス」 Zetta $ζ$: An Efficient Closed-Loop Embodied Harness for Self-Evolving Physical Intelligence エピソードが終わってから反省する既存の身体エージェントに対し、Zettaは「コードで書かれた監視役」を行動と同じ頻度で回し、失敗の兆候が出た瞬間に介入する。方策の重みを一切触らずに成功率を押し上げた設計を、論文本文に沿って1から解説する。 06 ·CNN・画像認識·★ 会員·論文·10分で読めます 論文解説: TurboVLA — LLMを追い出したロボット方策が、RTX 4090・VRAM 1GB未満で32Hzを叩き出す TurboVLA: Real-Time Vision-Language-Action Model at 32 Hz on an RTX 4090 with <1 GB VRAM 「画像→LLM→行動」が常識だったVLAから大規模言語モデルを外し、視覚と指示文を軽量クロスアテンションで直結。0.2Bパラメータ・31.2ms・0.9GB VRAMでLIBERO 97.7%を達成した設計を、論文本文に沿って1から解説する。 07 ·無料·論文·12分で読めます 論文解説: DEFT-RLVR — 自動運転VLMに未来の軌跡を「先に見せる」と推論が捏造される Deferred Exposure of Future Trajectories for Verifiable Reasoning in Autonomous Driving VLMs 自動運転VLMのCoT教師データ作成で正解軌跡を先に見せると、教師は理由を後付けし幻覚が29%→50%に倍増する——この「軌跡アンカリングバイアス」を実証し、走行計画を選択問題化(AD-MCQ)して軌跡の開示を決断の後に遅延させる強化学習 DEFT-RLVR (arXiv:2608.01755) を論文本文だけを根拠に解説する。 08 ·論文解説·無料·論文·12分で読めます 論文解説: Alpamayo — 自動運転の推論モデル Alpamayo-R1: Bridging Reasoning and Action Prediction for Generalizable Autonomous Driving in the Long Tail NVIDIAの自動運転VLA「Alpamayo-R1」を原論文から読み解く。因果の鎖で推論を構造化するChain of Causationデータセット、flow matchingで99msに収めた軌道デコード、推論と行動のズレをRLで罰する3段階学習まで、1から解説する。