[논문리뷰] PhysBrain 1.5: From Vision-Language Models to Physical Foundation Models현재 Vision-Language Models (VLM)은 시각적 이해와 Semantic 지식, Instruction Following에 강점을 보이지만, Physical Loop 내에서의 embodied understanding, action generation, future-state prediction과 같은 물리적 상호작용 능력은 부족합니다.#Review#Vision-Language Models#Embodied AI#Physical Foundation Models#Action Generation#Future-State Prediction#Autoregressive Models#Multimodal Learning2026년 9월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] World Guidance: World Modeling in Condition Space for Action Generation본 논문은 Vision-Language-Action (VLA) 모델이 효율적이고 예측 가능한 미래 표현을 유지하면서 정밀한 액션 생성을 위한 충분한 세분화된 정보를 보존하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결합니다.#Review#World Model#Action Generation#Vision-Language-Action Models (VLA)#Condition Space#Imitation Learning#Robotics#Generalization#Human Manipulation2026년 2월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RynnVLA-002: A Unified Vision-Language-Action and World Model본 논문은 기존 VLA 모델(액션 다이내믹스 이해 부족, 상상력 및 물리 지식 결여)과 월드 모델(직접적인 액션 생성 불가)의 한계를 극복하기 위해, VLA 모델과 월드 모델을 단일 프레임워크로 통합 하는 것을 목표로 합니다.#Review#Vision-Language-Action (VLA) Model#World Model#Robotics#Unified Framework#Multi-modal Learning#Action Generation#Attention Mask#Continuous Control2025년 11월 23일댓글 수 로딩 중