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ICL_CVPR

CVPR 제출용. Frontier API 모델(GPT-6 Astra 등) harness와 in-context learning을 결합하되, low-level control은 ICL 가능한 VLA/WAM에 맡기는 로봇 조작 방법론을 정립.

3 reports 1 weeks
260928 — 261004 3 reports · 9 tables 3
10-02 research
RoboICL / RoboDawn / GPT-Policy 리뷰
RoboICL / RoboDawn / GPT-Policy 본문 리뷰: 셋 다 frozen Astra + IK 실행기, 강한 결과는 action이 붙은 로봇 데모에서 나옴 (RoboDawn 53.2 → 73.6%, RoboICL 45.60 → 60.60). 사람 영상으로 접촉 태스크를 한 결과는 없음
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10-01 research
Harness + ICL-WAM 포지셔닝 검증
Agent가 영상 context를 curation하고 ICL-WAM이 실행하는 조합은 비어 있지만, 다른 세션의 차별점 5개 중 채널·recovery·검증기 3개는 선행 연구가 있음. Zero-WAM 영상 기여는 평균 +7.5pt
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10-02 analysis
문헌 대조 후 자체 실험 대조
Harness + ICL-WAM vs 자체 실험 결과
Harness + ICL-WAM 제안을 자체 실험에 대조: 영상 context의 추론 기여 +6.33pp, 교체 낙폭 −13pp, 틀린 demo 잔존 25.33% → 영상 채널 전제가 약함. 접촉 조립은 \1 LingBot-VA 0.13 vs scripted 0.983
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