11月 01 2026 0 ロボット制御向けに映像から学ぶ潜在行動へ加法合成の構造を与えるAC-LAM 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 AC-LAMは、同じシーン内の短い時間の潜在行動を「足し算で合成できる」ように制約する手法です。映像からIDM/FDMで潜在行動を学習しつつ、FDM側の合成損失で構造を整え、下流のポリシー学習を強める監督信号にすることを狙います。
11月 01 2026 0 ロボット操作VLAの生涯学習を二重LoRAと軽量リプレイで支援 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 LifelongVLAは、凍結したVLA基盤に短期LoRA（可塑性）と長期LoRA（安定性）を置き、タスク対応ゲートで重みレベルに合成するロボット操作の生涯学習手法です。過去スキルは少量のprefixキャッシュと確率的リプレイで保持し、全軌跡保存を避けます。
10月 29 2026 0 ThinkWorld：人間とロボットの動画で世界想像を行動推論に使うVLA 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 ThinkWorldは、人間動画とロボット動画から共通の離散モーション列（Chain-of-Dynamics）を学び、その列が想像する未来と観測未来の一致を報酬に強化学習するVLA枠組みです。
10月 28 2026 0 ロボット操作AIをEBenchで比較、ポリシー連携で成功率向上 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 GPT-6-Astraを核とするロボット操作エージェントをEBenchで、直接制御と学習済みVLA/WAMポリシーを呼ぶ構成の2通りで評価した報告。直接制御は短期タスクや汎化で競争力がある一方、長期・卓上・高精度接触に弱い。
10月 27 2026 0 コード計画と映像・行動予測を統合するスキル再利用ロボット基盤AW-0 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 AW-0は、ロボットのスキル計画をコードとして表し、未来映像と低レベル行動の生成を同一モデルで結びつける枠組みです。コードが長期タスクの構造を与え、映像予測が物理的見通しを、行動生成が実行を担います。