world-model
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H-JEPA (NYU, AMI Labs)
level마다 자기 latent 공간에서 더 멀리 예측하는 계층 JEPA world model로 subgoal planning. AntMaze 18%에서 73%
↳ 6 physical-aiworld-modelτ0-VLA (sii-research, repo)
τ0-VLA 공식 코드. low-level policy post-training과 serving, proposal model과 world model 추론, LIBERO 재현 레시피(평균 97.35%) 공개
↳ 6 physical-aivlaOMEGA-0 (gentlefress, repo)
ω-0 공식 코드. Unitree G1 teleoperation 수집, 두 단계 학습, 추론 서버 배치를 담고 체크포인트는 미공개
↳ 4 physical-aihumanoidω-0 (NTU, PKU, BAAI)
미래 임베딩만 예측하며 SONIC용 whole-body action latent를 생성하는 humanoid WAM과 ω-HOME 데이터셋. 가정 과제 11개 성공률 81.8%
↳ 12 physical-aiworld-modelDo World Models Make Better Robots? (Survey)
로봇 평가 벤치마크 160개를 모아 world model과 VLA를 맞대결시키는 벤치마크가 11개뿐임을 보인 평가 서베이
↳ 10 physical-aiworld-modelRWM (Tsinghua IIIS)
시작과 목표 표현을 interpolation한 경로에 IDM 지도를 걸어 추론 시점 탐색 없이 planning하는 world model
↳ 6 physical-aiworld-modelOdyssey-3 (Odyssey)
하나의 foundation world model 위에 action decoder만 과제별로 학습시켜 로봇 팔, humanoid, 자동차, 드론, 게임을 제어했다는 발표문
↳ 8 physical-aiworld-modelGenerative Physical AI 종합 서베이
RFM, VLA, LBM, DPM, WFM 다섯 계열로 GPAI를 분류하고 일곱 분야 배치 사례와 한계 9가지를 정리한다
↳ 11 physical-aivlaVLA-JEPA (ginwind, repo)
VLA-JEPA 공식 코드 저장소. starVLA 기반 학습 코드 일부와 LIBERO, LIBERO-Plus, SimplerEnv 평가 스크립트, 체크포인트 2종 사용법
↳ 9 physical-aivlaVLA-JEPA (USTC)
미래 프레임을 목표로만 쓰는 leakage-free 예측으로 사람 영상에서 latent action을 배우는 VLA. LIBERO-Plus 79.5%
↳ 19 physical-aivlaVLA-JEPA 프로젝트 페이지
VLA-JEPA 논문의 공식 페이지. 실제 Franka 로봇 시연 영상과 고해상도 도식, 논문 결과 표 4개를 싣는다
↳ 5 physical-aivlaCST-WM (NYU Abu Dhabi)
embodied visual tracking용 world model. action이 target evidence를 직접 갱신하는 경로를 끊고 MPC로 추종과 재획득을 함께 처리한다
↳ 7 physical-aiworld-modelτ0-VLA (Shanghai Innovation Institute, Agibot Finch)
subtask 선택을 world model과 value model의 beam search로 푸는 계층형 VLA
↳ 11 physical-aivlaτ0-VLA 프로젝트 페이지
τ0-VLA 논문의 공식 프로젝트 페이지. rollout 영상 일곱 편과 고해상도 구조도를 싣고, 논문에 없는 execution memory 단독 개선 폭 11.0%p를 밝힌다
↳ 6 physical-aivlaWorld Action Model의 부상 (9bow)
Reuss 2026 지형도의 PyTorch KR 한국어판. 용어 풀이 상자와 원문 도식 23장을 함께 싣는다
↳ 18 physical-aiworld-model03-14. Groot N1.5 (모두의 로보틱스 - VLA 입문)
GR00T N1.5의 한국어 입문 해설. N1 구조는 그대로 두고 FLARE 손실과 DreamGen 합성 데이터라는 변경점만 좁혀 읽는다
↳ 12 physical-aivlaπ0.7 (Physical Intelligence)
prompt에 episode의 속도와 품질, 실수 여부를 적어 걸러낼 데이터까지 학습에 쓰는 5B VLA. 조합적 일반화를 보인다
↳ 15 physical-aivlaπ0.7: a Steerable Model with Emergent Capabilities (블로그)
π0.7 논문과 같은 날 나온 공식 발표문. 영상 시연과 회사가 강조한 메시지를 담는다
↳ 7 physical-aivlaCosmos World Foundation Model Platform (NVIDIA)
영상 curation과 토크나이저, WFM 8종을 함께 공개한 NVIDIA의 world model 플랫폼 논문
↳ 27 physical-aiworld-modelPretrained to Imagine, Fine-Tuned to Act: The Rise of World-Action Models
대규모 video pre-training에서 출발하는 policy 계열 지형도
↳ 18 physical-aiworld-model물리를 이해하는 생성 모델과 월드 시뮬레이터 (9bow)
위 Liu 2025 서베이를 한글로 풀어 쓴 PyTorch KR 해설. 논문 페이지로 넘어가기 전 진입로로 쓴다
↳ 9 physical-aiworld-modelGenerative Physical AI in Vision: A Survey
생성 모델이 물리 법칙을 지키게 만드는 연구를 physics-aware generation이라는 이름으로 묶은 서베이
↳ 10 physical-aiworld-modelA Survey of Physical AI (ChatGPT → World Models → Embodied Agents)
LLM의 world knowledge에서 출발해 여섯 층 로드맵으로 문헌을 재배치한 preprint 서베이
↳ 29 physical-aivlaAwesome Physical AI (keon)
Physical AI 논문과 리소스 485개를 16개 섹션으로 배열한 CC0 큐레이션 목록. 논문을 한 카테고리에만 넣는 규칙이라 방법 계보가 배치로 드러난다
↳ 27 physical-aivlaAwesome Physical AI (natnew, repo)
Physical AI 도구, 데이터, 논문, 규제 문서 353개를 14개 카테고리로 모은 큐레이션 인덱스. 개별 자료로 가는 지도로 쓰며 라이선스는 MIT다
↳ 23 physical-airobot-learningPhysical AI 핵심 논문 14편 리뷰 (엥지유니버스)
RT-1 이후 3년의 VLA 연구를 네 단계로 배열한 한국어 27분 총결산 영상. 성능 비교가 아니라 계보를 훑는 지도로 쓴다
↳ 18 physical-aivlaVision-and-Language Navigation Today and Tomorrow (Survey)
LAW framework로 VLN 연구를 top-down 정리한 서베이. 벤치마크 24종 분류표를 싣는다
↳ 11 physical-aiworld-modelA Comprehensive Survey on World Models for Embodied AI
로보틱스, 자율주행, 범용 비디오 세 분야의 world model을 공통 분류 기준으로 정리한 17페이지 서베이
↳ 26 physical-aiworld-modelWorld Model for Robot Learning (Survey)
NTU MARS 주도 9개 기관의 world model 서베이. policy 결합 방식 5분류로 문헌을 가르고 실행 가능한 미래 예측을 병목으로 진단한다
↳ 36 physical-aiworld-modelPhysical AI 카테고리 지도와 학습 경로
physical-ai 페이지를 프로젝트 단위 클러스터로 묶은 허브. 학습 경로 세 트랙(VLA 계보, world model, 고전 스택)과 각 겹의 역할을 정리한다
↳ 116 physical-aivla