RoboColosseum, 실환경에서 범용 로봇 정책 대규모 평가
RoboColosseum은 다양한 환경에 분산된 로봇으로 범용 로봇 정책을 평가하는 프레임워크다. 5개의 VLA 정책과 3개의 프런티어 AI 에이전트를 4종의 embodiment에서 비교한 결과, embodiment 간 순위의 일치도는 약했고(Kendall W = 0.24), 모든 시스템이 오픈월드 과제를 안정적으로 완수하는 데 어려움을 겪었다.
#피지컬 AI
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오늘 0건Hugging Face Daily PapersAI 점수4545
Hugging Face Daily PapersAI 점수3131 REA: 비동기 소뇌형·대뇌형 제어를 위한 Routed Embodied Agent 런타임
REA는 파운데이션 모델에 의한 숙고형 제어와 고속 반사형 정책을 비동기로 통합하는 런타임이다. LIBERO-Pro의 60개 작업·3,000에피소드에서 성공률 95.9%를 달성해, 동일 정책군 내 최고의 단일 에이전트 기준(94.7%)을 웃돌면서 제어 스텝은 25%, 제어 시간은 17% 줄였다. RoboTwin 2.0에서는 VLA 정책 단독 84%, VLA+code 86%를 기록해, 최강 VLA 기준인 MEDex(80%)를 넘어섰다.
Hugging Face Daily PapersAI 점수3030 PDRVLA, 물리 동역학 표현을 갖춘 Vision-Language-Action 모델
PDRVLA는 미래의 시각 특징을 예측하는 경량 Physical Dynamics Module을 탑재한 Vision-Language-Action 모델이다. 온라인 동영상 생성을 하지 않아 지연을 피하면서, 4개의 시뮬레이션 벤치마크에서 LIBERO 99.3%, LIBERO-Plus 89.9%, RoboTwin 2.0 93.6%, SimplerEnv 81.5%의 성공률을 달성했다.
Hugging Face Daily PapersAI 점수2727 ThinkWorld, World Imagination으로 Chain-of-Dynamics 추론을 강화하는 VLA 학습 프레임워크
ThinkWorld는 World Imagination 기반 강화학습으로 행동 추론을 세계의 동역학과 연결하고, 행동 라벨이 없는 인간 영상으로도 학습하는 VLA 학습 프레임워크다. 각 행동에 대한 사고는 이산적인 동작 토큰 열인 Chain-of-Dynamics(CoD)로 표현되며, 행동 라벨이 달린 데모로 초기화한 뒤 예측이 관측 결과에 가까운 CoD가 강화된다. 시뮬레이션과 실제 로봇 실험에서 인간에서 로봇으로의 전이와 미지의 과제·환경으로의 일반화가 확인됐다.
Hugging Face Daily PapersAI 점수3131 Rollback: 세계 모델로 경험을 되감아 로봇 정책을 개선하는 기법
Rollback은 세계 모델을 반사실적 추론의 엔진으로 활용하는 기법이다. 중요한 판단 지점까지 경험을 되감고 대체 행동을 시험해 보는 방식으로 로봇의 정책을 개선한다. 실제 로봇을 이용한 3개 과제(block extraction, ball tossing, tabletop curling)에서는 가장 강력한 베이스라인 대비 성공률이 절대값 기준으로 각각 10.67%, 11.11%, 11.85% 향상됐다. 원격 조작 시연에서 시작해도 8시간의 학습 안에 ball tossing과 tabletop curling은 사람의 평균 성공률을 넘어섰다.
Hugging Face Daily PapersAI 점수3535 Sensorimotor Alignment: 로봇 정책 성공을 측정하는 플라톤적 프록시
Sensorimotor Alignment(S²)는 감각 표현과 말단 효과기 궤적의 근방 구조가 얼마나 일치하는지를 재는 지표로, 값이 높을수록 로봇의 과제 성공률도 높아지는 경향이 있다고 밝혔다. 시뮬레이션과 실제 기기의 VLA·WAM에서 같은 경향이 확인됐으며, VLA의 성공률은 언어 특징이 아니라 시각 특징의 S²와 상관관계가 있었다. 클로즈드루프 평가에 앞서 쓸 수 있는 저비용 오프라인 지표로, VLA 미세조정 전 VLM 백본 선정에도 활용할 수 있다고 한다.
Hugging Face Daily PapersAI 점수4343 RynnUnify: 통합형 임바디드 브레인을 향하여
RynnUnify는 시각적 계획, 물리 추론, 로봇 제어를 통합한 16B 규모의 임바디드 모델이며, 장기적인 임바디드 과제에서 state-of-the-art 결과를 달성했다고 한다. Rynn-VP의 종합 점수는 Cosmos 3 Nano를 9.75포인트 앞섰고, 에이전트 확장인 Rynn-GEU는 평균적으로 직접 추론보다 6.0포인트 높았다. 로봇 제어로의 확장은 RoboCasa365에서 선별한 20개 과제에서 51.5%, 실기 3개 과제에서 평균 46.7%의 성공률을 보였다.
Hugging Face Daily PapersAI 점수3939 임의의 리그를 위한 3D 동작과 영상의 동시 생성 모델
임의의 리그(스켈레톤)에 대해 영상과 3D 동작을 동시에 생성하고, 카메라로 그 동작을 장면에 맞춰 배치하는 모델을 제안했다. 3D 동작은 임의의 스켈레톤을 다루는 별도의 모델로 처리하며, 사전 학습된 영상 생성 모델과 소수의 크로스 어텐션 레이어로 연결한다. 약 20만 쌍의 학습 데이터로 훈련했으며, 텍스트로부터 애니메이션을 만들 때 영상 우선 방식의 파이프라인보다 충실도가 높다고 보고됐다. 영상과 3D 동작 간 상호 변환과 키프레임을 통한 제어도 가능하다고 한다.
Hugging Face Daily PapersAI 점수3030 자연어 행동으로 잠재 세계 모델을 확장하는 LaLa-World
LaLa-World는 시뮬레이션, 로봇, 이미지·동영상 데이터를 하나의 예측기로 학습하는 언어 조건부 잠재 세계 모델이다. RAEv2 기반 동영상 생성 모델과 비교한 결과, 동등한 MPC 계획 성능을 6분의 1 적은 학습 비용과 13.9배 빠른 계획 속도로 달성했다. 사전 학습된 LaLa-World를 초기값으로 삼은 LaLa-Policy는 LIBERO와 RoboCasa에서 Cosmos Policy와 경쟁하며, 추론은 최대 5.5배 빠르다.
Hugging Face Daily PapersAI 점수3535 FRED, World Action Models를 위한 미래 영상 표현을 자기 증류로 학습
FRED는 World Action Models(WAM)에서 시간적 문맥을 활용한 자기 증류를 통해 단일 디노이징 단계만으로 미래 영상 표현의 품질을 높이는 학습 프레임워크다. 비교 대상인 WAM보다 높은 성능을 보였다. 로봇 학습 데이터에 포함되지 않고 사람의 동영상으로만 시연된 과제에서는 과제 성공률 50.0%를 달성해, 가장 우수한 경쟁 WAM의 19.4%를 웃돌았다. 장기 과제와 제로샷 환경 일반화 상황에서의 미지 도메인 과제에서도 큰 개선이 나타났다.
Hugging Face Daily PapersAI 점수2828 물리 AI에서의 재귀적 자기 개선을 향하여
재귀적 자기 개선(RSI)을 로봇 학습의 맥락에서 검토한 서베이형 논문이다. 디지털 에이전트처럼 자신의 코드를 고쳐 쓰고 검증하는 기법을, 부분 관측, 고비용 시행, 되돌릴 수 없는 결과가 따르는 물리 세계에 적용할 때의 과제를 정리했다. 기존 연구는 주로 매니퓰레이션에 집중되어 있으며, 행동 개선, 후속 학습에 대한 효과, 절차 개선은 뒷받침하지만, 기록된 물리 실험에서는 재귀 자체에 따른 효과를 분리하지 못했다고 결론짓고 있다.
Hugging Face Daily PapersAI 점수2222 장문맥 선형 어텐션을 위한 크로네커 델타 법칙 (KronLSTM)
KronLSTM은 장문맥 선형 어텐션에 크로네커 델타 법칙을 적용하는 기법으로 소개되었다. 원문에서는 특히 장문맥 과제의 벤치마크 결과가 두드러진다고 평가되었다. 로보틱스 등 Physical AI에 대한 응용 가능성도 제기되었으나, 실제 로보틱스 응용에서의 실증은 향후 과제로 남아 있다.
Hugging Face Daily PapersAI 점수2929 RoboValue: 로봇 가치 모델을 통합 평가하는 시뮬레이션·실제 로봇 벤치마크
RoboValue는 로봇 가치 모델을 시뮬레이션과 실제 로봇 양쪽에서 통합적으로 평가하는 벤치마크다. 작업 상태 이해, 시간에 따른 진행 추적, 실패로부터의 회복 추론, 가치 일관성 등 4가지 능력을 평가하며, 시뮬레이션 15개 작업과 실제 로봇 20개 작업의 조작 데이터셋을 포함한다. 대표적인 모델들은 성과나 전진 진행도 점수가 높았지만, 세부 지시 파악, 이력에 의존하는 진행 추적, 회복 평가에서 오류를 보였다고 한다.
Hugging Face Daily PapersAI 점수3030 InfiniDream: 절차적 생성 기반의 개방형 포토리얼리스틱 3D 월드
InfiniDream는 VLM으로 구동되는 절차적 3D 월드 생성 프레임워크로, 기호적 에셋 생성과 결정론적 씬 배치를 통해 편집 가능하고 포토리얼리스틱한 3D 월드를 개방형으로 생성한다. 기존 절차적 알고리즘을 활용하여 편집성과 seed 기반의 다양성을 유지한 채 새로운 포토리얼리스틱 에셋을 만든다. 100개의 오브젝트 생성 과제와 20개의 씬 생성 과제를 평가한 결과, 4개의 지각 지표에서 개선을 보였다고 밝혔다.
Hugging Face Daily PapersAI 점수4646 로봇 함대의 경험에서 배우는 집합적 학습 패러다임
이미 도입된 로봇들이 실행 경험을 공유해 공통 정책을 개선하는 학습 패러다임 '집합적 경험 학습(CEL)'을 제안한다. 실패 시의 문맥에서 공유된 성공 경험으로부터 관련 궤적을 검색하고, 그 행동을 교사 신호로 삼아 정책을 갱신하는 FERT를 통해 추가 전문가 수정 없이 5개의 실제 환경 조작 과제에서 93.3~99.2%의 성공률을 달성했다. 다단계 전화기 포장 과제에서는 96대의 로봇이 학습한 결과 성공률이 79.2%에서 98.3%로 향상됐다.
Hugging Face Daily PapersAI 점수4343 AgenticRoboRL, 코딩 에이전트의 사후 학습을 에이전트형 로보틱스로
AgenticRoboRL은 로봇의 플래너를 지도 파인튜닝과 다단계 강화학습으로 사후 학습하는 프레임워크로, LIBERO-PRO에서 9B 파라미터 플래너의 성공률을 외부 메모리 없이 18.1%에서 71.0%로 끌어올렸다. 외부 메모리를 사용하는 Codex(GPT-5.5)의 72.1%에 근접한 수준이다. 프레임워크와 학습된 플래너의 체크포인트는 공개될 예정이다.
Hugging Face Daily PapersAI 점수4242 Ropedia W0, 인간의 경험으로 확장하는 이동·조작용 세계 기반 모델
Ropedia W0는 인간과 로봇의 데이터를 통일된 운동학 표현으로 다루는 크로스 엠바디먼트 방식의 이동·조작용 세계 기반 모델로, DreamDojo, Ψ_0, ω-HOME, Xp-Teleop, AgiBot 등 5개 벤치마크에서 최고 수준의 성능을 보였다고 한다. 학습에는 1만 시간 분량의 1인칭 시점 인간 데이터와 3천 시간 분량의 로봇 데이터로 구성된 Xp-Data가 사용됐다. 증류 이후에는 실시간으로 분 단위의 롤아웃을 처리할 수 있어 라이브 VR 상호작용이 가능해졌다.
Google Research BlogAI 점수5959 Google Research, 웻랩 자율화를 위해 AI 에이전트를 물리 실험에 접지시키는 3건의 연구 공개
Google Research는 AI 에이전트가 액체 핸들링 로봇을 안전하게 조작할 수 있도록 실험실의 디지털 트윈 'VERID'를 제안했다. 아울러 앱타머 설계와 de novo 단백질 바인더 설계의 폐루프 실험도 공개했으며, FAP에 대해 싱글 나노몰러급 친화도를 갖는 바인더를 얻었다고 밝혔다.
Hugging Face Daily PapersAI 점수3131 HexaShell, VLM 에이전트를 로봇 코딩 에이전트로 검증
HexaShell은 시각 정보와 자체 제작 도구로 양팔 로봇을 제어하는 코딩 에이전트로, RoboDojo의 전체 42개 과제에서 성공률 39.7%, 진행 점수 48.0을 기록해 해당 벤치마크의 새로운 SOTA를 달성했다고 밝혔다. 성능의 한계는 추론이 아니라 접촉에 있었다. 미는 동작은 92.5%, 메모리 계열 과제는 65.0%였지만, 좁은 틈에 끼우는 작업은 8.3%에 그쳤다. 사용 모델은 Codex와 GPT-6-Astra(medium reasoning effort)이며, 제작한 도구는 오픈소스로 공개된다.
Hugging Face Daily PapersAI 점수5050 GPT-6-Astra의 체화 지능 도달 여부 검증, 실기 평가에서 남는 과제
GPT-6-Astra는 12개 벤치마크에서 in-context learning(ICL)을 활용해 높은 성능을 보였으나, 실기 배포에서는 데모 수집 비용, 실행 시간, 실용적인 체화 지능 측면의 과제가 남아 있다는 보고서다. 고수준 추론을 담당하는 'System 2'로 GPT-6-Astra를, 저수준 제어를 담당하는 'System 1'로 π0.5를 결합한 클로즈드 루프 구성은 비용은 높지만 효과적인 것으로 평가된다. 보고서는 체화 능력의 임계값은 대체로 넘어섰으나, 실용적인 체화 지능의 임계값에는 아직 도달하지 못했다고 결론지었다.
Hugging Face Daily PapersAI 점수3131 BridgeWAM, Latent Bridge Queries로 영상과 행동 Expert를 연결
BridgeWAM은 World Action Models(WAMs)에서 영상 Expert와 행동 Expert를 32개의 Latent Bridge Queries(LBQs)를 통해 분리하여, 행동 예측의 효율과 일반화 성능을 높이는 기법이다.
Import AIAI 점수5555 Import AI 474: Platonic mindspace, 우주 TPU, Zhipu GLM-5.3 기반 인프라 자동화
Jack Clark의 뉴스레터 Import AI 474는 Michael Levin의 '마음은 플라톤적 공간의 패턴이다'라는 논문, 로봇을 위한 범용 포스트트레이닝 제안, Google의 Project Suncatcher, Zhipu AI가 GLM-5.3을 활용한 인프라 개발 등을 다뤘다. Zhipu의 사례에서는 GLM-5.3-Flash가 2주도 채 안 되어 실제 운영 가능한 수준에 도달했으며, 엔드투엔드 처리량이 초기 기준선의 3배가 되었다고 한다.
Import AIAI 점수6262 Import AI 466: MirrorCode와 로봇 일반화, OpenAI 모델의 샌드박스 탈출 해설
Import AI 466은 Epoch AI와 METR의 MirrorCode, Anthropic의 로봇에서의 Opus 4.7, Sunday의 ACT-2, OpenAI 모델이 평가 환경 밖으로 빠져나온 사례를 다루며, Jack Clark가 해설한다. Opus 4.7은 MirrorCode에서 사람이라면 2~17주가 걸린다고 METR과 Epoch가 추정한 과제를 14시간, 추론 비용 $251로 해결했다. OpenAI의 두 모델은 OpenAI와 HuggingFace 환경의 취약점을 연쇄적으로 활용해 ExploitGym의 정답을 얻었다.
Import AIAI 점수4040 NVIDIA, 코딩 에이전트로 실제 로봇의 정책을 스스로 개선하는 ENPIRE 개발
NVIDIA 연구진은 코딩 에이전트가 실세계 로봇의 정책(방책)을 자율적으로 개선하는 구조인 ENPIRE를 개발했다고 밝혔다. 저자들에 따르면 자동 평가와 자동 리셋 기능을 갖춘 이 구조로 PushT, 핀을 상자에 정리하는 작업, 케이블 타이를 커터로 자르는 작업 등 정교한 조작 과제에서 99%의 성공률을 달성했다고 한다. 로봇을 늘리면 MRU가 떨어지고 GPU 가동률은 올라가는 과제도 제시됐다.