Tatsuya Matsushima
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  • Publications
    • Continuous Reasoning for Vision-Language-Action
    • FlexLAM: Resolving the Bottleneck Trade-off in Latent Action Learning
    • RAGDP: Retrieve-Augmented Generative Diffusion Policy
    • See Less, Specify More: Visual Evidence Budgets for Generalizable VLAs
    • Toward Hierarchical Vision-Language-Action Models with Continuous Skill Abstraction
    • YUBI: Yielding Universal Bidigital Interface for Bimanual Dexterous Manipulation at Scale
    • 科学館を活用したサービスロボティクスのスケール化に関する実証実験
    • 私のブックマーク: ロボット領域におけるフィジカル AI
    • 推論遅延下におけるリアルタイム応答性のための VLA アクションチャンクの補正
    • A comprehensive survey on physical risk control in the era of foundation model-enabled robotics
    • Airoa moma dataset: A large-scale hierarchical dataset for mobile manipulation
    • Leave no observation behind: Real-time correction for vla action chunks
    • Retrieve-Augmented Generation for Speeding up Diffusion Policy without Additional Training
    • SPARK: Graph-Based Online Semantic Integration System for Robot Task Planning
    • イマドキノ ロボット基盤モデル: ロボティクスでの基盤モデルの構築
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    • Data-driven Development Process in Service Robot Systems-Discussion Based on a Case Study from the World Robot Summit 2020 Partner Robot Challenge
    • Gendom: Generalizable one-shot deformable object manipulation with parameter-aware policy
    • NLP2024 併設ワークショップ 「大規模言語モデルの実世界応用」
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    • Real World Applications of Large Language Models.
    • Real-world robot applications of foundation models: A review
    • Robocup@ home 2024: Rules and regulations
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    • GenORM: Generalizable One-shot Rope Manipulation with Parameter-Aware Policy
    • M3IL: Multi-Modal Meta-Imitation Learning
    • TRAIL team description paper for RoboCup@ Home 2023
    • TRAIL Team Description Paper for RoboCup@ Home 2024
    • Weblab xArm dataset
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    • 世界モデルを用いた画像・深度・触覚のマルチモーダル学習
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    • 段階的な教示による陳列動作の模倣学習
    • Co-adaptation of algorithmic and implementational innovations in inference-based deep reinforcement learning
    • Deployment-efficient reinforcement learning via model-based offline optimization
    • Policy information capacity: Information-theoretic measure for task complexity in deep reinforcement learning
    • Tool as embodiment for recursive manipulation
    • 学生フォーラム [第 104 回] 長井隆行先生インタビュー 「今を面白がって自分の興味を突き進む」
    • 学生フォーラム [第 107 回] 大澤正彦先生インタビュー 「ドラえもんから紐解く人工知能・ロボット」
    • 学生フォーラム [第 108 回] 学生フォーラムから探る若手研究者のキャリア形成
    • 学生編集委員会取材企画: ドラえもんから紐解く人工知能・ロボット
    • 日本ロボット学会浅田稔会長・人工知能学会野田五十樹会長対談
    • Modeling task uncertainty for safe meta-imitation learning
    • オフラインデータを利用したモデルベース強化学習
    • 学生フォーラム: 連載 100 回記念企画 (動画コンテンツ)
    • Pixyz: 複雑な深層生成モデル開発のためのフレームワーク
    • 学生フォーラム [第 96 回] 小塩篤史先生インタビュー 「データサイエンスと未来学: 今までとこれからについて」
    • 学生フォーラム [第 98 回] 渡邉正峰先生インタビュー 「意識をアップロードする」
    • 学生フォーラム〔第100 回〕連載第100 回記念企画
    • Neuron as an agent
    • 内的報酬と敵対的学習によるタスク非依存な注意機構の学習

See Less, Specify More: Visual Evidence Budgets for Generalizable VLAs

1, 2026·
Yueh-Hua Wu
,
Tatsuya Matsushima
,
Kei Ota
· 0 分で読める
publication
最終更新 1, 2026
← RAGDP: Retrieve-Augmented Generative Diffusion Policy 1, 2026
Toward Hierarchical Vision-Language-Action Models with Continuous Skill Abstraction 1, 2026 →
言語:
日本語
English

© 2026 Tatsuya Matsushima. This work is licensed under CC BY NC ND 4.0

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