[논문리뷰] World-Language-Action Model for Unified World Modeling, Language Reasoning, and Action Synthesis본 논문은 기존의 WAM (World-Action Model)과 VLA (Vision-Language-Action Model)가 가진 한계를 극복하기 위해 제안되었다.#Review#Embodied AI#World Modeling#Language Reasoning#Action Synthesis#Autoregressive Transformer#Test-Time Scaling#Cross-Embodiment2026년 6월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Sensor2Sensor: Cross-Embodiment Sensor Conversion for Autonomous Driving본 논문은 자율주행 시스템(ADS) 검증에 필수적인 long-tail 데이터 확보의 어려움을 해결하기 위해 제안되었다.#Review#Autonomous Driving#Generative Modeling#Diffusion Model#4D Gaussian Splatting#Cross-Embodiment#Sensor Conversion2026년 5월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Cortex 2.0: Grounding World Models in Real-World Industrial Deployment본 논문은 로봇 제어 루프에 월드 모델을 통합하여 미래 예측과 평가 과정을 추가하는 Cortex 2.0 아키텍처를 제안합니다 . 제안 모델은 현재 관측치를 바탕으로 월드 모델을 통해 $k$개의 미래 궤적 후보를 잠재 공간(Visual latent space)에서 생성합니다.#Review#Vision-Language-Action Models#World Models#Robotic Manipulation#Plan-and-Act#Process-Reward Operator#Flow Matching#Cross-Embodiment2026년 4월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TactAlign: Human-to-Robot Policy Transfer via Tactile Alignment웨어러블 장치(예: 촉각 장갑)를 통해 수집된 풍부한 인간 촉각 신호를 로봇으로 효과적으로 전이하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 특히, 센서 모달리티와 신체적 구현의 차이에도 불구하고 인간의 촉각 데이터를 로봇의 촉각 공간에 정렬 하여 다양한 로봇 핸드에 대한 정책 학습의 확장성과 일반성을 향상시키고자 합니다.#Review#Human-to-Robot Transfer#Tactile Sensing#Cross-Embodiment#Policy Learning#Rectified Flow#Unpaired Data#Dexterous Manipulation#Latent Space Alignment2026년 2월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] X-VLA: Soft-Prompted Transformer as Scalable Cross-Embodiment Vision-Language-Action Model다양한 로봇 플랫폼과 이질적인 데이터셋 전반에서 효과적인 훈련을 통해 일반화된 Vision-Language-Action (VLA) 모델을 구축하는 것이 목표입니다.#Review#Vision-Language-Action (VLA) Models#Soft Prompts#Transformer#Cross-Embodiment#Robotics#Pretraining#Domain Adaptation#Flow Matching2025년 10월 16일댓글 수 로딩 중