[논문리뷰] RoboValue: A Fine-Grained Sim-and-Real Benchmark for Unified Evaluation of Robotic Value ModelsRoboValue는 기존의 로봇 가치 평가 지표들이 전체적인 결과(Outcome)나 전반적인 진척도(Forward-progress)의 상관관계에만 집중하여, 중간 과정에서의 미묘한 오류를 포착하지 못한다는 문제 의식에서 출발했습니다.#Review#Robotic Value Models#Benchmark#Task-State Understanding#Temporal Progress Monitoring#Failure and Recovery Reasoning#Value Consistency#Sim-to-Real2026년 10월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Reflex: Visually Grounded Reactive Humanoid Control본 논문은 휴머노이드가 일상적인 환경에서 빠르게 움직이는 물체에 반응하여 포획하고 처리하는 Visually Grounded Reactive Whole-Body Control의 어려움을 해결하고자 합니다 .#Review#Humanoid Control#Visually Grounded#Reactive Catching#Whole-Body Control#Sim-to-Real#Privileged Learning2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RobotWorld: Benchmarking Multimodal Agents for Robot Use Across Diverse Tasks and Embodiments본 논문은 일반적인 멀티모달 에이전트의 디지털 작업 능력이 실제 물리적 환경에서 어느 정도까지 전이될 수 있는지 검증하고자 합니다 . 기존 연구들은 주로 특정 작업 환경에서의 성능만을 평가하여, 복합적인 물리적 요구 사항을 충족해야 하는 상황에서의 에이전트 역량을 체계적으로 측정하지 못한다는 한계가 있습니다.#Review#RobotWorld#Multimodal Agents#Robot Use#Embodied AI#Benchmarking#Sim-to-Real2026년 10월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AdvSim2Real : Training Web Agents Against Adaptive Prompt Injection in a Web World Model본 논문은 Web Agent가 실질적인 환경에서 Indirect Prompt Injection 공격에 취약하며, 기존 방어 기법들이 고정된 공격 시나리오에만 학습되어 적응형 공격자에게 쉽게 우회된다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Web Agents#Prompt Injection#Adversarial Training#World Model#Curriculum Learning#Robustness#Sim-to-Real2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[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] Code as Worlds: Agentic Discovery of Executable World Representations for Physical Reasoning본 논문은 현대의 Vision-Language Models(VLM)가 물리적 현상을 설명할 수는 있으나, 이를 유발하는 기저의 물리적 메커니즘을 명시적으로 이해하지 못한다는 문제를 해결하고자 합니다 .#Review#Executable World Representations#Physical Reasoning#Agentic Discovery#Vision-Language Models#Physical Intelligence#Sim-to-Real2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RoboDojo: A Unified Sim-and-Real Benchmark for Comprehensive Evaluation of Generalist Robot Manipulation Policies본 논문은 기존 로봇 매니퓰레이션 벤치마크가 지닌 평가의 단편성과 시뮬레이션-실세계 간의 괴리 문제를 해결하기 위해 RoboDojo를 제안한다.#Review#Robot Manipulation#Generalist Robot Policy#Benchmark#Sim-to-Real#Embodied Intelligence#Evaluation Protocol2026년 7월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Image2Sim: Scaling Embodied Navigation via Generative Neural Simulator본 논문은 Embodied Navigation 학습을 위한 대규모의 고품질 물리 기반 대화형 시뮬레이션 환경이 부족하다는 문제점을 해결하고자 합니다. 기존 연구들은 실제 스캔 데이터와 합성 데이터 사이의 trade-off, 즉 시각적 충실도와 확장성 사이의 한계에 직면해 있습니다 .#Review#Embodied Navigation#Neural Simulator#3D Gaussian Splatting#Pixel Flow#Vision-Language Navigation#Sim-to-Real2026년 7월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Transferable Dynamics Priors from Action to World Modeling본 논문은 대규모 로봇 데이터를 활용하여 범용적인 Dynamics Priors를 학습하고, 이를 통해 로봇 학습의 시뮬레이터와 정책 성능을 동시에 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Robot Learning#World Modeling#Diffusion Models#Dynamics Priors#Action-Conditioned#Policy Evaluation#Sim-to-Real2026년 6월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Dream.exe: Can Video Generation Models Dream Executable Robot Manipulation?본 논문은 비디오 생성 모델이 단순히 시각적으로 그럴듯한 영상을 만드는 수준을 넘어, 실제 물리 법칙을 내재화한 'World Model'로서의 기능을 수행하는지 검증하고자 합니다.#Review#Video Generation Models#Robotic Manipulation#Physical Executability#Benchmark#Sim-to-Real#World Models2026년 6월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GRAIL: Generating Humanoid Loco-Manipulation from 3D Assets and Video Priors본 논문은 휴머노이드 로봇의 loco-manipulation 정책을 학습시키기 위한 데이터 수집의 높은 비용과 확장성 문제를 해결하고자 한다.#Review#Humanoid#Loco-Manipulation#Video Foundation Models#3D Assets#Sim-to-Real#HOI Reconstruction2026년 6월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WildRelight: A Real-World Benchmark and Physics-Guided Adaptation for Single-Image Relighting본 논문은 최신 생성형 모델 기반의 싱글 이미지 리라이팅 기법들이 합성 데이터셋에서는 우수한 성능을 보이지만, 실제 환경(in-the-wild)에서의 성능은 크게 검증되지 않았다는 문제 의식에서 출발한다.#Review#Single-Image Relighting#Dataset#Inverse Rendering#Diffusion Posterior Sampling#Test-Time Adaptation#Sim-to-Real2026년 5월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Smooth Time-Varying Linear Policies with an Action Jacobian Penalty본 논문은 강화 학습(DRL)을 통해 학습된 제어 정책이 생성하는 비현실적인 고주파수 제어 신호 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Motion Control#Robotics#Character Animation#Linear Policies#Action Jacobian Penalty#Policy Regularization#Sim-to-Real2026년 2월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RLinf-Co: Reinforcement Learning-Based Sim-Real Co-Training for VLA Models본 논문은 Vision-Language-Action (VLA) 모델 훈련 시, 시뮬레이션을 정적 데이터 소스로만 활용하고 폐쇄 루프 인터랙션을 충분히 활용하지 못하는 기존 Supervised Fine-Tuning (SFT) 기반 sim-real co-training의 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Sim-to-Real#Co-training#VLA Models#Robotic Manipulation#Supervised Fine-tuning#Catastrophic Forgetting2026년 2월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] NeuralRemaster: Phase-Preserving Diffusion for Structure-Aligned Generation기존 확산 모델이 데이터의 공간적 구조를 파괴하는 문제를 해결하고, 아키텍처 변경이나 추가 파라미터 없이 이미지의 위상을 보존하여 구조 정렬 생성(structure-aligned generation) 을 가능하게 하는 새로운 확산 프로세스를 제안합니다.#Review#Diffusion Models#Phase Preservation#Frequency Domain#Structure-Aligned Generation#Image-to-Image Translation#Sim-to-Real#Generative AI2025년 12월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SimScale: Learning to Drive via Real-World Simulation at Scale자율주행 시스템의 안전에 필수적인 안전-위험(safety-critical) 및 분포 외(Out-of-Distribution, OOD) 시나리오에 대한 실제 데이터 부족 문제를 해결하고, 제한된 실제 데이터 환경에서 대규모 시뮬레이션 데이터를 활용 하여 엔드투엔드(E2E) 플래너의 강건성 및 일반화 성능 을 체계적으로 향상시키는 방법을 제시하는 것이 목표입니다.#Review#Autonomous Driving#Simulation#Neural Rendering#3D Gaussian Splatting#Sim-to-Real#Data Scaling#End-to-End Planning#Pseudo-Expert2025년 12월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Robot Learning from a Physical World Model본 논문은 비디오 생성 모델에서 생성된 픽셀 동작을 물리적으로 실현 가능한 로봇 동작으로 변환하는 과정에서 발생하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Robot Learning#Video Generation#Physical World Model#Reinforcement Learning#Zero-shot Manipulation#Object-Centric Learning#Sim-to-Real2025년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Vision-Driven Reactive Soccer Skills for Humanoid Robots본 연구는 기존 로봇 제어 시스템의 모듈 분리(decoupled modules)로 인한 지연된 반응과 비일관적인 행동 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Humanoid Robot#Reinforcement Learning#RoboCup#Soccer Skills#Vision-Driven Control#Adversarial Motion Priors#Sim-to-Real#Perception-Action Coordination2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RLinf-VLA: A Unified and Efficient Framework for VLA+RL Training본 논문은 Vision-Language-Action (VLA) 모델 에 강화 학습(RL)을 적용할 때 발생하는 소규모 및 파편화된 실험의 문제점을 해결하고자 합니다. 대규모 실험을 지원하고 다양한 모델, 알고리즘, 평가 설정 간의 공정한 비교를 가능하게 하는 통합적이고 효율적인 프레임워크 를 제공하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#VLA Models#Robotics#GPU Management#PPO#GRPO#Sim-to-Real2025년 10월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LatticeWorld: A Multimodal Large Language Model-Empowered Framework for Interactive Complex World Generation본 논문은 복잡한 실제 시나리오를 시뮬레이션하는 고충실도 3D 가상 환경 을 생성하는 데 초점을 맞추어, sim-to-real 격차 를 줄이고 풍부한 데이터를 효율적으로 수집하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal LLM#3D World Generation#Unreal Engine 5#Procedural Content Generation#Interactive Environments#Sim-to-Real#Spatial Understanding#Multimodal Input2025년 9월 8일댓글 수 로딩 중