2026년 10월 10일RoboticsNVIDIA Omniverse · Isaac Sim · Isaac Lab 입문이름이 비슷해 헷갈리는 NVIDIA 로봇 시뮬레이션 도구 셋의 관계 — 3D 토대 Omniverse, 로봇 시뮬레이터 Isaac Sim, 병렬 학습 프레임워크 Isaac Lab 을 층별로 정리.
2026년 10월 10일WAM논문해석 - Long-WAM: Scaling the Context of World-Action Modelsaction label 없는 로봇·1인칭 영상으로 autoregressive video prediction을 먼저 배우고 그 causal 구조를 지킨 채 action에 적응시켜, 과거 영상을 길게 볼수록 성공률이 오르는 world-action model을 만든 Long-WAM을 context scaling 실험과 실시간 배포 설계까지 원본 그림과 함께 풀어봅니다.
2026년 10월 10일WAMWAM 계보 - 전체 목차미래 영상과 로봇 action을 한 생성 모델에서 함께 예측하는 world-action model(WAM)을 계보 순으로 정리한 시리즈입니다.
2026년 10월 6일Active Vision논문해석 - Eye, Robot: Learning to Look to Act with a BC-RL Perception-Action Loop로봇 팔 받침에 단 기계 눈이 어디를 볼지를 사람 시선 데이터 없이 배우도록, 360° 영상 위에서 팔의 행동 복제와 눈의 강화학습을 서로 맞물려 학습시키는 EyeRobot을 원본 그림과 함께 풀어봅니다.
2026년 10월 6일Active Vision논문해석 - EyeRobot 2.0: Active Gaze for Precise Manipulation without Wrist Cameras손목 카메라를 떼고 머리 쪽 스테레오 카메라 하나만으로 정밀한 양팔 조작을 하도록, 두 눈이 3D 공간의 한 점을 바라보게 영상을 합성하고 그 점을 중심으로 해상도와 행동 좌표계를 모으는 EyeRobot 2.0을 원본 그림과 함께 풀어봅니다.
2026년 10월 6일Active VisionActive Vision 계보 - 전체 목차로봇이 스스로 어디를 볼지 정하고 그 시선을 조작에 쓰는 능동 시각 연구를, 행동 복제와 강화학습을 엮어 시선을 배우는 EyeRobot부터 계보 순으로 정리한 시리즈입니다.
2026년 9월 14일VLA 선행 연구논문해석 - Attention Is All You Need순환 신경망 없이 주의(attention) 연산만으로 문장을 읽고 생성하는 Transformer를 처음 제안한 논문을, 토큰과 임베딩부터 질의·키·값, 다중 헤드 주의, 위치 부호화까지 원본 그림과 함께 차례로 풀어봅니다.
2026년 9월 14일VLA 선행 연구논문해석 - Language Models are Few-Shot Learners1750억 파라미터 언어 모델 GPT-3를 미세조정 없이 예시 몇 개만 입력에 넣어 여러 과제에 쓰고, 모델 크기에 따라 이 능력이 어떻게 달라지는지 잰 논문을 원본 그림과 함께 풀어봅니다.
2026년 9월 14일VLA 선행 연구논문해석 - An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale이미지를 16 × 16 패치로 잘라 토큰열로 만들고, 합성곱 없이 표준 Transformer 부호기만으로 분류해 대규모 사전학습에서 합성곱 신경망을 앞선 Vision Transformer(ViT)를 원본 그림과 함께 풀어봅니다.
2026년 9월 14일VLA 선행 연구논문해석 - Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision인터넷에서 모은 이미지-텍스트 4억 쌍으로 이미지 부호기와 텍스트 부호기를 대조 학습해, 클래스 이름을 문장으로 적기만 하면 추가 학습 없이 분류기가 되는 CLIP을 원본 그림과 함께 풀어봅니다.