[논문리뷰] Open-AoE: An Open Egocentric Manipulation Dataset and Toolchain for Embodied Learning본 논문은 Embodied Intelligence 연구에 필요한 대규모 고품질 조작 데이터의 파편화 문제를 해결하고자 합니다. 기존 데이터셋은 고가의 장비나 특정 환경에 의존하여 확장성이 낮으며, 수집된 원시 비디오를 로봇 학습에 바로 사용할 수 있도록 가공하는 체계적인 인프라가 부족합니다.#Review#Embodied Learning#Egocentric Dataset#Manipulation#Toolchain#MANO#Vision-Language-Action#Robot Learning2026년 7월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SIM1: Physics-Aligned Simulator as Zero-Shot Data Scaler in Deformable Worlds본 논문은 실세계의 geometry와 물리적 동역학을 시뮬레이션 내에 정렬하는 SIM1 프레임워크를 제안합니다 . 우선, 3D 스캔을 통해 실제 환경을 metric-accurate한 디지털 twin으로 재구성하고, deformation-stable solver인 AVBD를 도입하여 rigid-soft interaction의 물리적 일관성을 확보합니다 .#Review#Deformable Manipulation#Physics-Aligned Simulation#Real-to-Sim-to-Real#Data Scaling#Diffusion-based Trajectory Generation#Embodied Learning2026년 4월 9일댓글 수 로딩 중