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Moo Jin Kim · 人物 | AGIDaily
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Moo Jin Kim

OpenVLA 共同第一作者、OpenAI 研究科学家,研究视觉语言动作模型与机器人策略微调。

个人介绍

Moo Jin Kim 是 OpenAI 研究科学家,研究机器人如何从视觉、语言和交互数据中学习控制策略。他曾在斯坦福大学计算机科学博士项目中师从 Chelsea Finn 与 Percy Liang,并在此期间参与开发开源机器人模型 OpenVLA。

他与 Karl Pertsch、Siddharth Karamcheti 在 OpenVLA 中被标注为共同第一作者。随后,他与 Chelsea Finn、Percy Liang 研究视觉语言动作模型的微调方式,提出 OpenVLA-OFT,将并行解码、动作分块和连续动作回归结合起来,改善模型迁移到新机器人时的运行效率与任务表现。

机构与经历

  • OpenAI

    研究科学家

  • Stanford University

    计算机科学博士阶段研究

    OpenVLA(2024)研究期间

公开联系方式

  • 个人主页

研究成果

他的工作连接了通用机器人模型与实际部署:OpenVLA 提供可复用的预训练起点,OFT 则调整动作表示和解码方式,减少逐个动作标记生成的开销。

  • OpenVLA: An Open-Source Vision-Language-Action Model

    2024

    共同第一作者。研究将预训练视觉语言模型与机器人示范数据结合,输出可执行的动作,并公开模型及训练、微调代码。

    暂未收录引用统计

  • Fine-Tuning Vision-Language-Action Models: Optimizing Speed and Success

    2025

    第一作者。提出 OFT 微调配方,将并行解码、动作分块、连续动作表示与 L1 回归目标结合,改善动作生成速度及新机器人适配。

    暂未收录引用统计

参考来源

  1. Moo Jin Kim 个人主页:职务、经历与头像出处
  2. OpenVLA 官方项目:共同第一作者与研究方法
  3. OpenVLA 原始论文
  4. OpenVLA-OFT 原始论文

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