[논문리뷰] GigaBrain-0.7: Scaling Embodied Foundation Models to Emergent Capabilities with a Three-System Architecture기존 VLA 모델들은 복잡한 환경에서 동작하는 일반적인 로봇 제어에는 성공했으나, 데이터가 다양한 로봇 형태로 확장될 때 서로 다른 액션 공간과 실행 조건으로 인해 학습 효율이 떨어지고 지식이 충돌하는 문제에 직면해 있습니다 .#Review#Vision-Language-Action (VLA)#Embodied Foundation Models#Three-System Architecture#World Model#Flow Matching#Multi-Embodiment#Soft Knowledge Insulation2026년 8월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SeededGrasp: Language-Guided Grasping in Complex Scenes with Multiple Embodiments본 논문은 복잡한 클러터(Cluttered) 환경에서 언어 명령에 기반한 다중 실시체 파지 생성의 한계점을 해결하고자 합니다. 기존 연구들은 대규모 데이터셋과 고비용의 End-to-End 학습이 필요하거나, 복잡한 포즈 최적화 파이프라인에 의존하여 실시간성 및 일반화 성능이 부족하다는 문제가 있습니다.#Review#Dexterous Grasping#Natural Language#Multi-Embodiment#Flow Matching#Vision-Language Models#Robotic Manipulation2026년 7월 22일댓글 수 로딩 중