RoboHub (@XRoboHub)

NVIDIA가 EgoScale을 발표했습니다. NVIDIA Research는 VLA 모델들을 사람 시점(egocentric) 비디오 20,000시간 이상으로 사전학습(pretraining)해 로봇 숙련도(robot dexterity)가 로그-선형 스케일링 법칙을 따른다는 연구 결과를 공개했으며, 이 데이터셋은 이전보다 약 20배 큰 규모라고 설명합니다. 대규모 시청각 사전학습과 로봇 제어·학습의 연결을 제시하는 중요한 연구 발표입니다.

https://x.com/XRoboHub/status/2028051372923572250

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The Humanoid Hub (@TheHumanoidHub)

휴머노이드 원격조종(teleoperation)은 비용과 확장성 문제가 있는데, 이를 겨냥한 NVIDIA의 EgoScale이 소개됩니다. EgoScale은 수천 시간의 제1인칭(egocentric) 인간 영상으로 사전학습된 VLA 모델이며, 인간-로봇 정렬을 위해 50시간의 인간 데이터와 4시간의 로봇 '플레이' 데이터로 미드트레이닝되었다고 합니다.

https://x.com/TheHumanoidHub/status/2026737482168152258

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