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#benchmarks

Gemini 4 Argon, 신체 추론 87%지만 실제 팔 작업 하나에 52분

Google은 10월 13일 Gemini 4 Argon을 전 세계에 공개하고 로보틱스 용도를 로봇 제어, Real2Sim, 물리적 이해, 연구·자기 개선 네 가지로 묶었다. Artificial Analysis의 AA-Robotics v0.1은 실제 팔로 8개 탁상 과제를 수행하게 해 Argon에 100점 만점에 55.3점을 줬고, 사람보다 약 100배 느렸다. Physical Intelligence는 같은 날 Pi 인프라에서 π0와 π0.5 모델을 미세조정하는 API 베타를 열었다.

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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.

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