[논문리뷰] AgenticRoboRL: Bringing Coding-Agent Post-Training to Agentic Robotics기존 에이전틱 로보틱스 시스템들은 주로 강력한 closed-source model을 플래너로 활용하며, 로봇 하네스 개선이나 외부 메모리 추가를 통해 성능을 향상시키는 데 집중했습니다. 이러한 접근 방식은 플래너 자체의 역량을 직접적으로 강화하지 못한다는 한계가 있습니다.#Review#Agentic Robotics#Robot Planners#Post-Training#Supervised Fine-Tuning#Reinforcement Learning#Robot Harnesses#VLA Skills#Control Code Generation2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agentic World Action Models본 연구는 로봇 조작을 위한 World Action Models (WAMs)의 예측적 정밀함과 Agentic Robotics의 구조화된 계획 능력을 결합하는 것을 목표로 합니다.#Review#World Action Models#Mixture-of-Transformers#Agentic Robotics#Code-as-Policies#Embodied AI#Joint Denoising#Skill Library2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Playful Agentic Robot Learning본 논문은 기존의 Code-as-Policy 시스템이 외부 명령에 의존하는 Task-driven 방식으로 작동하여, 실제 작업이 주어지기 전에는 재사용 가능한 Skill을 습득하지 못한다는 한계를 해결하고자 한다.#Review#Learning through Play#Agentic Robotics#Continual Skill Learning#Code-as-Policy#Robot Manipulation2026년 6월 18일댓글 수 로딩 중