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Axis Robotics 한국 공지방

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Axis Robotic 한국 공지채널입니다. Axis Robotics는 커뮤니티 기반 데이터 크라우드소싱을 통해 범용 로봇 지능을 구축하는 Web3 프로젝트입니다 한국 커뮤니티: https://t.me/axisroboticskr 홈페이지 : https://axisrobotics.ai/ docs : https://docs.axisrobotics.ai/ 트위터 : https://x.com/axisrobotics

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😁 AXIS AMA FAQ 전날 진행된 AMA 주요 내용 정리입니다! ➡️ FAQ
😁 AXIS AMA FAQ 전날 진행된 AMA 주요 내용 정리입니다! ➡️ FAQ

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😁 Axis AMA 후기 인증 이벤트 금일 진행됐던 AMA의 리뷰를 X혹은 블로그에 작성하여 제출해주시면 추첨을 통해 5분에게 Axis 굿즈를 드립니다! AMA에 많은 관심과 사랑을 지원해주셔서 감사합니다! ➡️ 구글폼 A
😁 Axis AMA 후기 인증 이벤트 금일 진행됐던 AMA의 리뷰를 X혹은 블로그에 작성하여 제출해주시면 추첨을 통해 5분에게 Axis 굿즈를 드립니다! AMA에 많은 관심과 사랑을 지원해주셔서 감사합니다! ➡️ 구글폼 Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방 » Axis Hub
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😁 Axis 포인트 시스템 기존 기여 내역을 바탕으로 AXIS 포인트를 계산하기 위한 스냅샷 일정이 연기되었습니다 스냅샷은 7월 29일 수요일 오전 12:59에 진행됩니다 해당 시점까지 서명하지 않은 기존 트레젝토리는 초기
😁 Axis 포인트 시스템 기존 기여 내역을 바탕으로 AXIS 포인트를 계산하기 위한 스냅샷 일정이 연기되었습니다 스냅샷은 7월 29일 수요일 오전 12:59에 진행됩니다 해당 시점까지 서명하지 않은 기존 트레젝토리는 초기 AXIS 포인트 배정에 반영되지 않습니다 놓치지 않도록 스냅샷 전에 모든 태스크에 꼭 서명해주세요!
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😁 Axis Robotics가 Hack VC 주도의 1,200만 달러 규모 시드 투자 유치 이번 투자에는 Hack VC를 비롯해 Nomad Capital, Pi Ventures, 10K Ventures, 그리고 여러 저명한
😁 Axis Robotics가 Hack VC 주도의 1,200만 달러 규모 시드 투자 유치 이번 투자에는 Hack VC를 비롯해 Nomad Capital, Pi Ventures, 10K Ventures, 그리고 여러 저명한 엔젤 투자자들이 함께했습니다. 피지컬 AI는 현재 데이터 부족이라는 큰 과제에 직면해 있습니다. AI 모델이 진정으로 발전하기 위해서는 단순한 정적 데이터셋이 아니라, 모델과 함께 지속적으로 축적되고 진화하는 다양한 데이터가 필요합니다. Axis의 Compounding Data Engine은 이러한 문제를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 대규모 시뮬레이션, 실제 환경에서 수집되는 1인칭 데이터, 그리고 Human-in-the-Loop 후학습을 하나의 폐쇄형 워크플로우로 통합해, 구조화되고 다양한 로봇 데이터를 대규모로 생산할 수 있는 기반을 제공합니다. 이는 피지컬 AI 발전에 꼭 필요한 핵심 요소입니다. 이번 투자금을 바탕으로 Axis는 전 세계에서 병렬적으로 운영되는 Human-in-the-Loop 데이터 엔진 구축을 더욱 빠르게 추진할 계획입니다. 이제 시작에 불과합니다. 🔥 Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방 » Axis Hub
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😁 Axis AMA 리마인드 및 스냅샷 일정 금일 오후 21시에 한국 커뮤니티 AMA가 진행됩니다! 많은 참여 부탁드립니다! 🎁 보상 🔘사전 질문 채택자 5분에게 치킨 기프티콘 증정 🔘AMA 참석자 참석자중 100분에
😁 Axis AMA 리마인드 및 스냅샷 일정 금일 오후 21시에 한국 커뮤니티 AMA가 진행됩니다! 많은 참여 부탁드립니다! 🎁 보상 🔘사전 질문 채택자 5분에게 치킨 기프티콘 증정 🔘AMA 참석자 참석자중 100분에게 커피 기프티콘 증정 ➖ 태스크 스냅샷 Axis의 태스크에 대한 스냅샷이 예정되어 있습니다 일정 전까지 반드시 태스크 사인을 완료해주시길 바랍니다! 📅 일정 29일(수) 오전 1시 Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방 » Axis Hub
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😁Something big is coming 👀 27일 오전 9시 전까지 모든 태스크에 꼭 서명해주세요! 과연 무엇이 올까요? Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방 » Axis Hub
😁Something big is coming 👀 27일 오전 9시 전까지 모든 태스크에 꼭 서명해주세요! 과연 무엇이 올까요? Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방 » Axis Hub
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😁 Axis V2 고득점 전략 | 실제 플레이에 적용하는 법 지난 번 Axis V2에서 더 높은 점수를 받는 원리와 점수 산정방식에 대해 알아봤습니다 이제 이를 실제 플레이에 어떻게 적용할 수 있는지 살펴보겠습니다 🔘개입
😁 Axis V2 고득점 전략 | 실제 플레이에 적용하는 법 지난 번 Axis V2에서 더 높은 점수를 받는 원리와 점수 산정방식에 대해 알아봤습니다 이제 이를 실제 플레이에 어떻게 적용할 수 있는지 살펴보겠습니다 🔘개입 시간 최소화 로봇이 자율적으로 움직이도록 두고, 실패하기 직전에만 개입하세요 🔘전체 수동 조작 피하기 태스크 전체를 직접 완료하기보다, 필요한 부분만 정확하게 보정하는데 집중하세요 🔘카메라 시야를 명확하게 설정 약 45도 위쪽 시점으로 맞추고, 그리퍼와 목표 오브젝트가 잘 보이도록 확대하세요 🔘실패 예측 로봇의 이동 경로를 주의 깊게 살펴보고, 결정적인 순간에만 조작권을 넘겨받으세요 🔘잘못된 시도는 빠르게 리셋 이미 크게 어긋난 시도라면 어려운 복구에 개입 시간을 낭비하지말고 바로 다시 시작하세요 🔘목표 레퍼런스 확인 시작 전에 목표 결과를 정확히 이해하면 불필요한 시행 착오를 줄일 수 있습니다 Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방 » Axis Hub
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😁 Axis V2 고득점 전략 Axis V2에서 더 높은 점수를 받으려면 로봇을 처음부터 끝까지 직접 조작해야 할까요? 오히려 반대입니다 V2에서는 사람의 개입이 짧을수록 더 가치 있는 데이터가 될 수 있습니다 정책 모델이
😁 Axis V2 고득점 전략 Axis V2에서 더 높은 점수를 받으려면 로봇을 처음부터 끝까지 직접 조작해야 할까요? 오히려 반대입니다 V2에서는 사람의 개입이 짧을수록 더 가치 있는 데이터가 될 수 있습니다 정책 모델이 이미 잘하는 구간은 스스로 수행하게 두고, 실제로 도움이 필요한 순간에만 정확하게 개입하는 것이 핵심입니다 점수는 크게 두 가지를 반영합니다 🔘전체 실행 과정을 얼마나 효율적으로 완료했는가 🔘사람의 개입 시간을 얼마나 짧게 유지했는가 높은 점수를 받는 기여 🔘정책 모델이 먼저 작업하게 둔다 🔘꼭 필요한 순간에만 개입한다 🔘모델에게 부족한 행동만 교정한다 🔘모델이 정상 상태로 복구되면 다시 제어권을 넘긴다, 복구하지 못한다면 사람이 이어받아 작업을 완료한다 ➡️ 자세히 알아보기
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😁 Axis 주간 업데이트#07/20 이번 주 Axis는 DAgger 출시 준비, 태스크 생성 시스템의 기능 확장, 그리고 RoboCasa 환경의 브라우저 도입에 집중했습니다 후학습 작업을 한 번에 생성할 수 있는 기능을
😁 Axis 주간 업데이트#07/20 이번 주 Axis는 DAgger 출시 준비, 태스크 생성 시스템의 기능 확장, 그리고 RoboCasa 환경의 브라우저 도입에 집중했습니다 후학습 작업을 한 번에 생성할 수 있는 기능을 추가했고, 교정 데이터 수집 과정의 조작 흐름을 더욱 엄격하게 다듬었다 새로운 리플레이 검증 도구도 도입했으며, OpenArm을 태스크 생성 시스템에 연결하고 에셋 생성 자동화 작업을 시작했다 🥹 핵심 업데이트 🔘DAgger 출시 준비 후학습 작업의 일괄 생성 기능을 추가했습니다 교정 데이터 수집 과정에서 잘못된 데이터가 만들어질 수 있었던 조작 화면의 허점도 수정했습니다 🔘리플레이 검증 시드를 기반으로 물체 상태를 초기화하고 검증하는 기능을 추가했습니다 수집된 DAgger 데이터에는 리플레이 검증이 적용되고 있습니다 🔘작업 생성 개선 작업 생성 성능을 높이고 자동 검사기의 적용 범위를 확대했습니다 초기 위치를 더 폭넓게 무작위화할 수 있도록 개선했습니다 🔘OpenArm 및 자산 생성 OpenArm을 새로운 로봇 본체로 작업 생성 시스템에 통합했습니다 자동화된 자산 생성 작업자와 더 간결한 자산 분류 체계도 구축하기 시작했습니다 🔘브라우저 속 RoboCasa RoboCasa 장면을 웹 작업 인터페이스로 이전했으며, 기존에 발생하던 지연 문제도 함께 개선했습니다 ➡️ 자세히 알아보기 Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방 » Axis Hub
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😁 Axis V2 기념 가스비 지원! V2 출시를 기념하고, 그동안 놀라운 지원을 보내주신 커뮤니티 여러분께 감사의 뜻을 전하기 위해 앞으로 7일간 최대 $5,000 상당의 가스비를 지원합니다 📅 진행 기간 17일 오후
😁 Axis V2 기념 가스비 지원! V2 출시를 기념하고, 그동안 놀라운 지원을 보내주신 커뮤니티 여러분께 감사의 뜻을 전하기 위해 앞으로 7일간 최대 $5,000 상당의 가스비를 지원합니다 📅 진행 기간 17일 오후 1시 ~ 7월 24일 오후 1시 ( KST 기준 ) 캠페인 기간 동안 태스크를 완료하고 서명하면, 가스비는 Axis가 부담합니다 단, 준비된 가스비 지원 풀이 소진되면 조기 종료될 수 있습니다 🥹 가스비 지원 방식 🔘지원 대상이 되려면 태스크 완료와 서명 모두 캠페인 기간 안에 이루어져야 합니다 캠페인 시작 전에 완료한 태스크나, 캠페인 종료 후 서명한 태스크는 지원대상이 아닙니다 🔘유저 1명당 하루 최대 100회의 서명 가스비가 지원됩니다 🔘일일 한도를 초과환 이후의 추가 서명에는 가스비가 필요합니다 🔘일일 한도는 매일 오후 1시에 초기화 됩니다 🥹 봇이 걱정되시나요? 실제 기여자를 보호하기 위해 안티봇 및 악용 방지 조치를 적용했습니다 구체적인 방식은 공개하지 않습니다 봇 사용이나 캠페인 악용이 확인된 계정은 밴 처리됩니다 Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방 » Axis Hub
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😁 Axis Robotics 한국 커뮤니티 AMA 드디어 Axis 한국 커뮤니티와 Axis의 CEO인 Chris님과 함께하는 AMA가 진행됩니다 궁금하셨던 것들을 편하게 질문해주세요! 📅 일정 최종 컨펌 후 수정 및 공지
😁 Axis Robotics 한국 커뮤니티 AMA 드디어 Axis 한국 커뮤니티와 Axis의 CEO인 Chris님과 함께하는 AMA가 진행됩니다 궁금하셨던 것들을 편하게 질문해주세요! 📅 일정 최종 컨펌 후 수정 및 공지 예정 🎁 보상 🔘사전 질문 채택자 5분에게 치킨 기프티콘 증정 🔘AMA 참석자 참석자중 100분에게 커피 기프티콘 증정 ➡️ 사전 질문 Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방 » Axis Hub
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😁 Axis 베스트 커뮤니티 튜토리얼 커뮤니티의 Eph 님께서 제작하신 양손 조작 튜토리얼입니다! 양손 태스크가 어려우신 분들은 참고하시면 좋을 것 같네요
😁 Axis 베스트 커뮤니티 튜토리얼 커뮤니티의 Eph 님께서 제작하신 양손 조작 튜토리얼입니다! 양손 태스크가 어려우신 분들은 참고하시면 좋을 것 같네요
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😁 Axis 주간 업데이트#07/13 이번 주 AXis는 지난 6월에 설정한 DAgger와 태스크 생성의 방향을 실제 실행 단계로 옮기는 데 집중했습니다 교정 데이터 파이프라인을 모델 학습 단계에 더 가깝게 연결했고, 후학
😁 Axis 주간 업데이트#07/13 이번 주 AXis는 지난 6월에 설정한 DAgger와 태스크 생성의 방향을 실제 실행 단계로 옮기는 데 집중했습니다 교정 데이터 파이프라인을 모델 학습 단계에 더 가깝게 연결했고, 후학습 작업을 배포하기 위한 흐름도 준비했습니다 태스크 생성과 렌더링 인프라를 개선하는 한편, OpenArm을 구동 가능한 상태로 현결하고, 물체 선택 기반 그리퍼 이동도 더 부드럽게 다듬었습니다 이번 업데이트는 새로운 기능을 단순히 추가하는 것보다, 각 기능을 반복 가능한 하나의 운영 흐름으로 연결하는 과정에 가까웠습니다 🥹 핵심 업데이트 🔘DAgger 정책 모델 실행 중 수집된 교정 데이터로 모델을 개선하는 DAgger 방식에 대해 초기 점수 산정 기준을 정의했습니다 교정 데이터의 효과를 평가하기 위한 통제된 소형 모델 실험 환경도 준비하기 시작했습니다 🔘후학습 작업 배포 학습, 패키징, 업로드, 테스트, 출시 준비 과정을 반복 가능한 하나의 흐름으로 연결하고 있습니다 🔘작업 생성 대규모 작업 생산을 가로막는 주요 병목을 확인했으며, 레이아웃 구성과 자산 생성을 분리해 자동화하고 병렬로 실행하는 방향으로 개선하고 있습니다 🔘인프라 및 벤치마크 병렬 렌더링을 적용해 현재 환경에서 처리량을 약 두 배 높였으며, LIBERO Pro로의 이전 작업도 준비 중입니다 🔘OpenArm 및 제어 OpenArm을 시스템에 연결했으며, 물체를 선택했을 때 그리퍼가 자동으로 접근하는 움직임을 더 부드럽게 만들어 정책 모델이 학습하기 좋은 궤적을 생성하도록 개선했습니다 ➡️ 자세히 알아보기 Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방 » Axis Hub
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😁 Axis V2 공개 Axis는 피지컬 AI를 위한 복합 데이터 엔진인 Axis V2를 발표했습니다 V2는 데이터 엔진에 확장 가능한 온라인 후 학습을 제공하여, 피지컬 AI의 가장 큰 병목 현상인 규모, 다양성, 반복
😁 Axis V2 공개 Axis는 피지컬 AI를 위한 복합 데이터 엔진인 Axis V2를 발표했습니다 V2는 데이터 엔진에 확장 가능한 온라인 후 학습을 제공하여, 피지컬 AI의 가장 큰 병목 현상인 규모, 다양성, 반복 개선 속도를 해결합니다 핵심적인 패러다임 전환은 명확합니다 미리 정의된 데이터 수집 워크플로우에만 의존하는 대신, 이제 학습된 정책 자체가 데이터 엔진의 능동적인 구성 요소가 됩니다 그리고 정책이 실패한 지점이 다음에 어떤 데이터를 수집해야 할지를 결정합니다 정책 실행 → 실패 상태 → 타깃 태스크 생성 → 인간 검증 기반 보정 → 정책 재학습 → 향상된 정책 → 새로운 정책 실행 ♻️ 실패는 곧 타깃 태스크로 전환되고, 인간의 보정 데이터는 다음 정책 학습을 이끕니다 개선된 정책은 다시 다음에 필요한 데이터가 무엇인지 드러냅니다 이제 데이터와 정책은 끊임없이 이어지는 피드백 루프 안에서 서로 맞물려 함께 진화합니다 ➡️ 자세히 알아보기 Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방 » Axis Hub
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😁 Axis in Sydney 🇦🇺 RSS 2026이 열리는 시드니에 왔습니다! 근처에 계시다면, 오셔서 팀과 함께 소통해보세요! Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방 » Axis Hub
😁 Axis in Sydney 🇦🇺 RSS 2026이 열리는 시드니에 왔습니다! 근처에 계시다면, 오셔서 팀과 함께 소통해보세요! Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방 » Axis Hub
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😁 Axis V1 다시보기 Axis는 현재 플랫폼의 대규모 업그레이드를 준비하고 있습니다 V2를 공개하기 전에, 먼저 Axis V1이 오늘날 무엇을 제공하고 있으며, 어디에서 한계를 가지는지 다시 짚어보려 합니다 ➖ 🔘핵+1
😁 Axis V1 다시보기 Axis는 현재 플랫폼의 대규모 업그레이드를 준비하고 있습니다 V2를 공개하기 전에, 먼저 Axis V1이 오늘날 무엇을 제공하고 있으며, 어디에서 한계를 가지는지 다시 짚어보려 합니다 ➖ 🔘핵심 관점과 전체 개요 로봇 학습에서 단순한 원시 시연 데이터 이상의 것이 필요합니다 로봇이 실제로 학습할 수 있는 데이터는 시각적으로 현실에 기반해야하고, 물리적으로 다시 재생 가능해야하며, 최신 비전-언어-행동 모델이 바로 사용할 수 있는 구조로 정리되어 있어야 합니다 Axis V1은 이 원칙을 중심으로 설계 되었습니다 핵심은 웹 기반 조작 데이터를 로컬에서 렌더링된 로봇 학습 데이터로 변환하고, 이를 별도 복잡한 처리 없이 바로 정책 모델 학습에 사용할 수 있도록 만드는 것입니다 오늘 날 로봇 조작 학습의 병목은 데이터 입니다 그리고 유용한 데이터의 핵심은 다양성입니다 실제 로봇 데이터는 비싸고, 특정 하드웨어에 묶여있습니다 또한 대부분의 데이터셋은 한 번 수집된 뒤 고정된 상태로 남습니다 Axis V1은 다른 길을 택했습니다 다양하고, 확장 가능하며, 자동화된 데이터 파이프라인을 만드는 것 Axis V1은 완전한 엔드투엔드 데이터 파이프라인입니다 웹 규모의 조작 작업에서 시작해, IsaacLab 기반 시뮬레이션 렌더링을 통해 트래젝토리를 재구성하고, 풍부한 시각적 무작위화를 포함한 구조화된 다중 시점 데이터셋, 즉 Axis 데이터셋을 생성합니다 이 데이터셋은 전용 학습 인프라인 Axis V1 트레이닝을 통해 Pi0.5 미세조정에 바로 사용됩니다 이후 학습된 정책 모델은 표준화된 LIBERO Plus 환경에서 평가됩니다 즉, Axis V1은 원시 웹 데이터에서 시작해 벤치마크된 로봇 정책 모델까지 이어지는 전체 경로를 하나의 파이프라인으로 연결합니다 ➡️ 자세히 알아보기 Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방 » Axis Hub
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😁 Axis V1 다시보기 Axis는 현재 플랫폼의 대규모 업그레이드를 준비하고 있습니다 V2를 공개하기 전에, 먼저 Axis V1이 오늘날 무엇을 제공하고 있으며, 어디에서 한계를 가지는지 다시 짚어보려 합니다 ➖ 🔘핵심 관점과 전체 개요 로봇 학습에서 단순한 원시 시연 데이터 이상의 것이 필요합니다 로봇이 실제로 학습할 수 있는 데이터는 시각적으로 현실에 기반해야하고, 물리적으로 다시 재생 가능해야하며, 최신 비전-언어-행동 모델이 바로 사용할 수 있는 구조로 정리되어 있어야 합니다 Axis V1은 이 원칙을 중심으로 설계 되었습니다 핵심은 웹 기반 조작 데이터를 로컬에서 렌더링된 로봇 학습 데이터로 변환하고, 이를 별도 복잡한 처리 없이 바로 정책 모델 학습에 사용할 수 있도록 만드는 것입니다 오늘 날 로봇 조작 학습의 병목은 데이터 입니다 그리고 유용한 데이터의 핵심은 다양성입니다 실제 로봇 데이터는 비싸고, 특정 하드웨어에 묶여있습니다 또한 대부분의 데이터셋은 한 번 수집된 뒤 고정된 상태로 남습니다 Axis V1은 다른 길을 택했습니다 다양하고, 확장 가능하며, 자동화된 데이터 파이프라인을 만드는 것 Axis V1은 완전한 엔드투엔드 데이터 파이프라인입니다 웹 규모의 조작 작업에서 시작해, IsaacLab 기반 시뮬레이션 렌더링을 통해 트래젝토리를 재구성하고, 풍부한 시각적 무작위화를 포함한 구조화된 다중 시점 데이터셋, 즉 Axis 데이터셋을 생성합니다 이 데이터셋은 전용 학습 인프라인 Axis V1 트레이닝을 통해 Pi0.5 미세조정에 바로 사용됩니다 이후 학습된 정책 모델은 표준화된 LIBERO Plus 환경에서 평가됩니다 즉, Axis V1은 원시 웹 데이터에서 시작해 벤치마크된 로봇 정책 모델까지 이어지는 전체 경로를 하나의 파이프라인으로 연결합니다 ➡️ 자세히 알아보기 Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방 » Axis Hub
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😁 Axis V1 다시보기 Axis는 현재 플랫폼의 대규모 업그레이드를 준비하고 있습니다 V2를 공개하기 전에, 먼저 Axis V1이 오늘날 무엇을 제공하고 있으며, 어디에서 한계를 가지는지 다시 짚어보려 합니다 ➖ 🔘핵심 관점과 전체 개요 로봇 학습에서 단순한 원시 시연 데이터 이상의 것이 필요합니다 로봇이 실제로 학습할 수 있는 데이터는 시각적으로 현실에 기반해야하고, 물리적으로 다시 재생 가능해야하며, 최신 비전-언어-행동 모델이 바로 사용할 수 있는 구조로 정리되어 있어야 합니다 Axis V1은 이 원칙을 중심으로 설계 되었습니다 핵심은 웹 기반 조작 데이터를 로컬에서 렌더링된 로봇 학습 데이터로 변환하고, 이를 별도 복잡한 처리 없이 바로 정책 모델 학습에 사용할 수 있도록 만드는 것입니다 오늘 날 로봇 조작 학습의 병목은 데이터 입니다 그리고 유용한 데이터의 핵심은 다양성입니다 실제 로봇 데이터는 비싸고, 특정 하드웨어에 묶여있습니다 또한 대부분의 데이터셋은 한 번 수집된 뒤 고정된 상태로 남습니다 Axis V1은 다른 길을 택했습니다 다양하고, 확장 가능하며, 자동화된 데이터 파이프라인을 만드는 것 Axis V1은 완전한 엔드투엔드 데이터 파이프라인입니다 웹 규모의 조작 작업에서 시작해, IsaacLab 기반 시뮬레이션 렌더링을 통해 트래젝토리를 재구성하고, 풍부한 시각적 무작위화를 포함한 구조화된 다중 시점 데이터셋, 즉 Axis 데이터셋을 생성합니다 이 데이터셋은 전용 학습 인프라인 Axis V1 트레이닝을 통해 Pi0.5 미세조정에 바로 사용됩니다 이후 학습된 정책 모델은 표준화된 LIBERO Plus 환경에서 평가됩니다 즉, Axis V1은 원시 웹 데이터에서 시작해 벤치마크된 로봇 정책 모델까지 이어지는 전체 경로를 하나의 파이프라인으로 연결합니다 ➡️ 자세히 알아보기 😁 Axis 주간 업데이트#07/06 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 ➡️ 자세히 알아보기 Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방 » Axis Hub
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