Physical AI 시대, 로봇 데이터 품질이 경쟁력이다
LIBERO Pro·RoboCasa·HG-DAgger 최신 업데이트
이번 주 Axis Robotics는 최근 구축을 마친 인프라를 실제 운영 환경에서 안정적으로 활용할 수 있도록 만드는 데 집중했습니다
벤치마크 테스트를 실제 서비스에 배포하고, 검증속도를 크게 향상시켰으며,
다양한 로봇 플랫폼 간 일관성을 높였습니다
또한 TaskGen, HG-Dagger의 안정성을 개선해 더 큰 규모의 후학습 데이터 수집을 지원할 수 있는 기반을 마련했습니다
🥹 주요 업데이트
벤치마크 배포
🔘LIBERO Pro 태스크 50개를 온라인에 배포
🔘RoboCasa 태스크 4개를 검증 완료
검증 시스템 개선
🔘캐싱과 검증 워커 개선으로 검증 속도가 약 3배 향상
🔘점수 계산 방식 및 오탐(False Positive) 개선
멀티 임바디먼트 정렬
🔘OpenArm 제어 문제 해결
🔘T1 시뮬레이션과 실제 로봇 동작 일치
🔘Axis → RoboVerse 태스크 변환 경로 완성
TaskGen & HG-DAgger
🔘랜덤화 범위 확대
🔘교정 데이터 일관성 향상
🔘데이터 수집 및 평가 처리량 개선
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