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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 8 편
Gemini Robotics 2와 로봇 파운데이션 모델 — 전신 제어가 실제로 바꾸는 것
2026년 7월 30일 Google DeepMind가 Gemini Robotics 2를 공개하면서 휴머노이드의 발끝부터 손끝까지를 하나의 비전-언어-행동 모델로 제어한다고 발표했습니다. 함께 공개된 숫자는 흥미롭게도 자랑이 아니라 현재 상태의 정직한 기록에 가깝습니다 — 전구를 푸는 데 92퍼센트, 끼우는 데 36퍼센트, 바닥에서 물건을 집는 데 45.7퍼센트. 이 글은 VLA가 실제로 무엇
2026-07-31 · 26 분 읽기 #ai#robotics#vla#foundation-models#evaluation2026 로봇 기업 지도 — 휴머노이드 격전과 VLA 모델, 그리고 엔지니어의 진입 경로
2026년은 휴머노이드 출하가 전년 대비 7배(5만 대 전망)로 뛰는 변곡점입니다. 390억 달러 밸류에이션의 Figure와 자체 VLA 모델 Helix, 여름 양산에 들어가는 Tesla Optimus Gen 3, 5,500대를 이미 판 가격 파괴자 Unitree, 로봇의 범용 두뇌를 파는 Physical Intelligence(π0)까지 — 주요 기업들을 하드웨어·두뇌·시장 축으로 정리하고
2026-07-09 · 11 분 읽기 #robotics#ai#vla#trends#career로봇 파운데이션 모델 — 하나의 정책으로 여러 일을
하나의 정책으로 여러 로봇, 여러 작업을 해내려는 로봇 파운데이션 모델의 흐름을 정리합니다. 제너럴리스트 정책의 개념, Open X-Embodiment 같은 대규모 로봇 데이터, 크로스 임바디먼트, VLA와의 관계, 스케일링 관점, 그리고 데이터·안전·평가라는 과제를 다이어그램과 함께 살펴봅니다.
2026-06-29 · 38 분 읽기 #ai-papers#robotics#foundation-model#generalist-policy#open-x-embodiment사람 영상에서 배우는 로봇 — 웹 스케일 데이터의 꿈
사람이 물건을 다루는 영상에서 로봇이 배울 수 있을까요. 어포던스와 궤적, 도메인 갭, 표현학습과 사전학습, 원샷 모방, 웹 비디오 스케일업, 그리고 로봇 데이터와의 결합까지 사례와 한계를 짚습니다.
2026-06-29 · 37 분 읽기 #ai-papers#robotics#imitation-learning#representation-learning#video로봇은 어떻게 배우는가 — 모방학습과 강화학습
로봇이 기술을 습득하는 네 가지 방식을 개괄하고, 모방학습(텔레오퍼레이션·행동 복제·DAgger)과 강화학습(보상·정책·탐험)의 원리와 장단점, 데이터 효율의 차이, 그리고 두 접근을 결합하는 방법을 다이어그램과 비교표로 정리합니다.
2026-06-29 · 33 분 읽기 #ai-papers#robotics#imitation-learning#reinforcement-learning#robot-learning휴머노이드를 위한 두 개의 뇌 — GR00T N1과 Helix
휴머노이드 로봇을 위한 VLA는 빠른 반사와 느린 사고를 함께 갖춰야 합니다. NVIDIA GR00T N1과 Figure AI Helix를 중심으로, 빠른 저수준 제어(System 1)와 느린 계획(System 2)을 결합하는 듀얼 시스템 아키텍처, 학습 방식, 과제와 전망을 정리합니다.
2026-06-27 · 29 분 읽기 #ai-papers#robotics#humanoid#groot-n1#helix로봇이 보고 듣고 움직이다 — VLA 모델 RT-2와 OpenVLA 리뷰
비전-언어-행동(VLA) 모델은 카메라 영상과 자연어 지시를 받아 로봇의 행동을 직접 출력합니다. RT-2, Open X-Embodiment, OpenVLA를 중심으로 VLA 패러다임의 아이디어, 아키텍처, 액션 토큰화, 강점과 한계를 정리합니다.
2026-06-27 · 29 분 읽기 #ai-papers#robotics#vla#rt-2#openvla자율주행/로보틱스 기술 스택 완전 정복: C++, ROS2, CUDA, TensorRT부터 VLM/VLA, 시뮬레이션까지
자율주행과 로보틱스의 핵심 기술 스택을 총정리한다. Modern C++, ROS/ROS2, CUDA 병렬 프로그래밍, TensorRT 최적화, 모델 경량화(양자화/프루닝), 센서 퓨전(GPS/IMU/카메라/LiDAR), VLM/VLA 모델, SIL/HIL 테스팅, 시뮬레이션(CARLA/Isaac Sim), 자율주행 풀 스택, VR/AR 디지털 트윈, 클라우드 인프라까지 13개 핵심 영역을 실
2026-03-01 · 31 분 읽기 #autonomous-driving#robotics#ros2#cuda#tensorrt