[논문리뷰] Skill2Real: Agentic Skill Learning for Zero-Shot Sim-to-Real Robot Manipulation본 논문은 로봇 조작 학습에서 시뮬레이션과 실제 환경 간의 domain gap을 극복하고, 장기적인 작업을 안정적으로 수행하는 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 Sim-to-Real 연구들은 주로 task-agnostic한 표현을 학습하는 데 컴퓨팅 자원을 집중하여, 재사용 가능한 작업 수준의 지식 습득이 미흡했습니다.#Review#Robot Manipulation#Sim-to-Real#Hierarchical Policy#Code-based Policy#Foundation Model#Multi-Agent Framework2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DRG-MAPPO: Hierarchical Dynamic Role-Graph Multi-Agent Reinforcement Learning for Cooperative Air Combat본 논문은 현대 공중전의 복잡한 멀티 에이전트 협력 문제 해결을 위한 MARL 프레임워크의 한계점을 개선하고자 한다.#Review#Multi-Agent Reinforcement Learning#Hierarchical Policy#Graph Attention Network#Role Assignment#Air Combat2026년 9월 10일댓글 수 로딩 중