체화 AI와 파운데이션 모델심층 분석
LoopWAM, 자체 라벨 롤아웃으로 재학습해 실제 로봇에서 19.7점 향상
LoopWAM은 칭화대, Dexmal, Loopeva가 만든 폐루프 월드-액션 모델로, 모든 롤아웃을 품질로 채점하고 실패한 궤적에는 영상 지도 신호만 주고 행동 지도 신호는 주지 않는다. RoboChallenge의 Table30-V2에서 성공률 43.33%로 1위에 올라 자체 표의 VLA-DM0.5를 2.67점, Dexmal이 공개한 DM0.5의 43.0%를 0.33점 앞선다.
3 분 읽기출처 확인됨