郭奕辰

郭奕辰

人工智能研究

南洋理工大学

寻求博士机会 · 2027 年春季 / 秋季

项目

STAR-Pro 先通过自适应阶段保留视觉特征覆盖度,再跨解码器层逐步细化视觉 token。

STAR-Pro: Stage-Wise Token Adaptive Reduction with Progressive Refinement for Efficient Large Vision-Language Models

审稿中 · 2026

无需训练的视觉 token 压缩:先保留特征覆盖度,再随语言与视觉交互逐步细化保留的 token。

共同第一作者

作为共同第一作者,我参与了从自适应选择到渐进剪枝的方法设计,以及跨视觉语言模型架构的评测。

论文 代码 项目主页
WorldEcho 与 WorldSync 的研究流程:诊断动作遵循、对齐世界模型,并验证策略学习。

Do Robotic World Models Really Follow Actions? Diagnosing and Aligning Action-Conditioned Generation for Policy Learning

预印本 · 2026

WorldEcho 诊断动作遵循失败;WorldSync 将生成过程与机器人动力学对齐,以支持策略学习。

核心贡献者

作为核心贡献者,我参与理解并改善机器人世界模型的动作遵循能力。

论文 代码即将公开 项目主页 Hugging Face私有数据集

数据集目前限制访问,数据尚待上传。

SafeDojo 将动作条件世界模型轨迹、任务成功与安全评测,以及受约束的 GRPO 策略更新相结合。

SafeDojo: Safe Reinforcement Learning for VLA via Interactive World Model

CoRL 2026

通过交互式世界模型中的想象轨迹开展 VLA 策略的安全强化学习,兼顾任务进展与安全性。

共同作者

论文 代码即将公开 项目主页

基于 Jekyll 与 Minimal Light 主题构建。

研究图示

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