이번 주 Axis는 6월 동안의 진행 상황을 더 명확한 데이터 루프 방향으로 정리했습니다
핵심은 기존의 짧은 단일 로봇팔 시연을 넘어서는 것입니다
Axis는 이제 더 복잡한 작업 데이터,
실패를 보정하는 교정 데이터,
그리고 지속적인 모델 반복 학습으로 방향을 확장하고 있습니다
🥹 핵심 업데이트
🔘원격 조작 UX 개선
직접적인 그리퍼 드래그, 물체 선택, 양팔 제어 기능을 개선했습니다
이를 통해 정보 가치는 낮지만, 조작 부담은 큰 행동을 건너뛰고, 실제 학습 가치가 높은 시연 구간을 더 잘 보존할 수 있게 했습니다
🔘데이터 품질 관리
새로운 검증 우회 패턴에 대응하기 위해 검사 로직과 검증 절차를 더 엄격하게 만들었습니다
이 강화된 검증 방식은 양팔 작업과 DAgger 방식의 데이터 수집에도 확장되고 있습니다
🔘모델 반복 학습 루프
자동화된 작업-정책 모델 루프는 이제 대부분 연결된 상태입니다
Axis는 앞으로 정책 모델의 실행 구간과
사람이 개입한 교정 구간을 더 명확히 구분하기 위해, DAgger 방식의 교정 데이터로 이동하고 있습니다
🔘태스크 생성
관절형 물체 지원 범위가 기존 6개 카테고리를 넘어 확장되었습니다
코딩 에이전트를 활용한 자산 생성, 의미 기반 LLM 에이전트, 그리고 DINO 기반 시각 식별기를 통해 프롬프트에 더 잘맞는 자산을 검색하고 생성할 수 있도록 개선했습니다
🔘실제 환경 검증
Dataset v2의 장기 작업 데이터 수집이 진행되고 있으며, 초기 실제 환경 결과에서는 AXIS와 DROID를 함께 학습했을때
Pick Butter와 같은 작업에서 유용한 사전 학습 지식이 유지되는 것으로 나타났습니다
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