로봇에게 1,000배 긴 Context를 주면 무엇이 달라질까? | NVIDIA·Stanford RoboTTT 기술 분석
엥지유니버스 | 로봇 엔지니어 · 17:49
NVIDIA와 스탠퍼드 연구팀의 Robot TTT는 로봇이 과거 경험을 토큰으로 계속 쌓아두는 대신 Fast Weight라는 고정 크기 내부 가중치에 압축해 기억하게 만든 방법으로, 기존 Robot Foundation 모델보다 약 1,000배 긴 8,000 타임스텝의 시각-운동 컨텍스트를 컨텍스트가 길어져도 추론 지연이 늘지 않는 형태로 다룹니다. 그 결과 5분짜리 10단계 조립 같은...