Author: 김 영규
[arXiv 2026] Pretrained Vision-Language-Action Models are Surprisingly Resistant to Forgetting in Continual Learning
안녕하세요 이번 x-review는 VLA에서 continual learning을 다룬 논문을 리뷰해보려고 합니다. 제목에서 알 수 있듯 사전학습된 VLA는 생각보다 forgetting에 강하고, 조금의 replay 만으로도 forgetting이 없어지거나 오히려…
[arXiv 2026] How to Peel with a Knife : Aligning Fine-Grained Manipulation with Human Preference
안녕하세요, 이번주 X-review는 fine-grained manipulation에 관련한 내용으로 작성해보려고 합니다. 최근 robot learning 패러다임에는 기존의 로봇데이터로만 학습하는것에 그치지 않고 human video와 같은 다른 소스를 통한 학습이나…
[arXiv 2026] Observing and Controlling Features in Vision-Language-Action Models
안녕하세요, 이번주는 VLA의 action steering이 되는가?에 대한 분석을 담은 연구를 리뷰해보려고 합니다. LLM 쪽에선 action steering이 활발하지만, VLA 쪽에서는 멀티모달 입력이나 closed-loop로 실제 로봇이 상호작용…
[arXiv 2026] Rethinking the Practicality of Vision-language-action Model: A Comprehensive Benchmark and An Improved Baseline
안녕하세요, 이번 주 x-review는 Open-Helix 팀에서 VLA 모델을 ‘성능이 어떠냐’ 보다 ‘현실에 올릴 수 있는가’의 관점에서 다룬 논문을 소개하려고 합니다. 저자들은 로봇을 현실에 배치하려면 general한…
[arXiv 2026] EgoScale: Scaling Dexterous Manipulation with Diverse Egocentric Human Data
안녕하세요, 이번주는 NVIDIA에서 최근에 발표한 연구에 대해 리뷰해보려고 합니다. 최근 로봇 데이터가 아닌 다른 도메인의 데이터가 어떻게 학습에 사용될까?에 대한 궁금증이 늘 있는데, 해당 연구에서…
KRoC 2026 참관기
올해 KRoC는 2025년에 비해 프로그램의 양과 밀도 모두 증가한 것을 확인할 수 있었습니다. 작년에는 정말 아무것도 모르고 경험만 하러 갔지만 이번에는 최소한의 의도를 가지고 포스터도…
[arXiv 2026] Sim-and-Human Co-training for Data-Efficient and Generalizable Robotic Manipulation
안녕하세요, 이번주도 다른 도메인에서 취득한 데이터를 조합하며 효과적으로 visuomotor policy를 학습하는 기법에 대해 리뷰하려고 합니다. 지난 리뷰 연구가 수학적으로 모델링해 loss를 설계하는 방식이었다면, 이번 연구는…
[NeurIPS 2025] Generalizable Domain Adaptation for Sim-and-Real Policy Co-Training
안녕하세요, 이번주는 sim-and-real co-training에 대한 연구들 리뷰해보려고 합니다. 사실 합성 데이터는 현실에서 얻는 데이터와 visual, sensor, dynamics gap이 존재합니다. 따라서 제아무리 풍부한 합성 데이터로 학습을…
[arXiv 2026] Sim2real Image Translation Enables Viewpoint Robust Policies from Fixed-Camera Datasets
안녕하세요 이번주 x-review 에서는 VLA가 시점 변화에 강건하지 못한 점을 sim 데이터로 해결하되, 그 사이에서 생기는 sim2real gap을 효과적으로 줄이는 연구에 대한 논문을 리뷰해보려고 합니다….
[arXiv 2025] IGen: Scalable Data Generation for Robot Learning from Open-World Images
안녕하세요, 이번주는 로봇을 위한 합성데이터 생성 방법론을 제안한 논문을 리뷰해보려고 합니다. 최근의 비디오 생성 모델에 대항해 VFM, VLM 등을 활용해 비디오 생성 모델 만큼 확장성…
Q1. k-means 실험의 목적? >> DINOv2+k-means와 DINOv2+CA는 DINOSAURv2의 장점이 단순히 token을 줄였기 때문인지 확인하는 비교 실험입니다. 아마 리뷰어가 "그냥 토큰…