휴머노이드 로봇
PhyFilter, 적은 데이터로 낯선 지형·바람 적응…로봇 4종서 물리 피드백 검증
학습 정책의 출력을 물리 기반 피드백으로 바로잡는 PhyFilter가 사족보행 로봇·드론·공중 매니퓰레이터 등 4종 시스템에서 낯선 조건 적응을 보였다. 대규모 시연 데이터를 계속 늘리는 방식 대신 가벼운 보정 모듈로 일반화를 높였다는 결과다.
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학습 정책의 출력을 물리 기반 피드백으로 바로잡는 PhyFilter가 사족보행 로봇·드론·공중 매니퓰레이터 등 4종 시스템에서 낯선 조건 적응을 보였다. 대규모 시연 데이터를 계속 늘리는 방식 대신 가벼운 보정 모듈로 일반화를 높였다는 결과다.
r/singularity는 이 아이디어에 바로 반응했다. 1930년 이전 텍스트만 학습한 13B 모델이라는 설정이 신기해서만이 아니다. Talkie가 현대 웹 오염 없이 모델이 무엇을 배우는지 볼 수 있는 실험실처럼 읽혔기 때문이다.
Physical Intelligence는 π0.7이 task별 specialist training 없이도 새 language command와 unseen task를 처리하는 초기 compositional generalization을 보였다고 밝혔다. Laundry folding에서는 UR5e task data 없이 expert teleoperator의 zero-shot success와 맞먹었다.