imitation-learning
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Generative Physical AI 종합 서베이
RFM, VLA, LBM, DPM, WFM 다섯 계열로 GPAI를 분류하고 일곱 분야 배치 사례와 한계 9가지를 정리한다
↳ 11 physical-aivlaHuRo (RLWRLD, Yonsei)
사람 영상의 팔을 지우고 로봇을 합성하며 손 동작도 retargeting해 만든 63만 episode 데이터셋. 실제 과제 completion 51.5%에서 80.3%
↳ 10 physical-aivlaS1 (Skild AI)
unseen 과제를 영상 시연 하나로 수행하는 in-context learning 로봇 foundation model. pre-training이 늘수록 VLA와 격차가 커진다
↳ 12 physical-aivlaMoA 대리 응답과 BT 실행 (Waseda, NII)
확인 질문을 세 expert agent가 나눠 답하고 나머지만 사람이 답하는 대화형 계획. BT action node마다 policy를 묶는다
↳ 8 physical-aimanipulationGR-1 (ByteDance Research)
사람 영상에서 미래 프레임 예측을 배운 뒤 로봇 데이터로 학습한 manipulation policy. video generative pre-training의 출발점
↳ 15 physical-aivlaGEN-1.5 (Generalist AI, 블로그)
시연 하나를 context window에 넣는 것만으로 새 조작 과제를 하는 로봇 foundation model 발표문. 설계 없이 나타난 능력이라고 본다
↳ 10 physical-aivla03-05. ACT (모두의 로보틱스 - VLA 입문)
ACT 논문의 한국어 입문 해설(03-05편). action chunking, temporal ensembling, CVAE 세 장치를 차례로 풀이한다. 원 논문 페이지를 읽기 전 입문용
↳ 11 physical-aiimitation-learningALOHA + ACT (Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation)
저가 양팔 teleoperation 장치와 action chunking 알고리즘 ACT를 낸 논문
↳ 36 physical-aiimitation-learning03-03. RT-1 (모두의 로보틱스 - VLA 입문)
RT-1 논문의 한국어 입문 해설. 기초 개념부터 아키텍처, 결과, ablation까지 순서대로 설명한다. 원 논문 페이지를 읽기 전 입문용으로 권장
↳ 10 physical-aivla구글 RT-1, RT-2 핵심 논문 리뷰 (엥지유니버스)
RT-1과 RT-2 두 논문의 아키텍처를 텐서 크기를 대입해 대조한 한국어 20분 영상. 벤치마크 수치는 다루지 않는다
↳ 6 physical-aivlaRT-1 (Robotics Transformer)
13만 개 시연 데이터로 학습한 35M Transformer 조작 policy. 대규모 데이터와 실시간 제어를 함께 실증한 VLA 계보의 출발점
↳ 29 physical-aivlaSONIC (NVIDIA GEAR)
motion tracking을 humanoid 제어의 기본 과제로 놓고 파라미터 42M, 모션 1억 프레임으로 키운 whole-body control foundation model
↳ 15 physical-aihumanoid