agent_icl

Agent harness(API 모델)와 학습된 ICL-WAM을 결합한 2단 ICL 구조 연구. agent가 사람 영상을 구간으로 나눠 고르고, ICL-WAM이 그 구간을 context로 받아 동작을 생성.

8 reports 2 weeks

261012 — 261018 1 report · 2 tables 1

RoboDojo 재현

RoboDojo 재현 55 에피소드: \1 로봇 데모 build_tower 0/5 → 4/5, hybrid 4/10, \1와 \1 데모 없음은 0

261005 — 261011 7 reports · 13 tables 7

사람 데모 생성 테스트

RoboDojo \1에 사람 데모 생성 파이프라인 테스트: 시작 프레임 변환은 양호, 끝 프레임은 검수 3회 탈락, 영상 2개 모두 쌓는 과정을 못 그림

사람 데모 ICL 비교

사람 데모 ICL 비교 (완료): \1 사람 영상 23/40 대 데모 없음 17/40, \1 35/40 대 26/40, \1 0/40

통일 프로토콜 첫 실측

통일 프로토콜 첫 실측: LingBot-VLA 24/70, Zero-WAM 사람 영상 16/268(진행 중), \1 파일럿 n=1씩

통일 프로토콜 첫 실측의 RoboDojo 확장 (RoboDawn/RoboProbe)

RoboDojo RoboDawn/RoboProbe 파일럿 (classify, tower)

RoboDojo 2 태스크 x 3~5 layout 파일럿: \1 데모 없음 0/5 → 로봇 데모 1/7 (classify L0만 성공), \1 0/10. 평균 score는 \1 4.0→32.9, 단 실행시간 107~126분 vs \1 22~26분

RoboDawn Codex 어댑터

\1을 API 키 없이 Codex 로그인으로 구동: 어댑터 실호출 성공, RoboTwin 시뮬 스모크 통과. 모델 포함 에피소드는 미실행

ICL 재현 대상 선정

시뮬 실행 후보 11개를 종류별로 선정. 공통 벤치마크는 \1, 1순위는 \1 대 \1

Agent ICL 코드 공개 여부 전수 확인

지형도 50편 코드 전수 확인: 공식 레포 29개, 부분/예고 7개, 못 찾음 16개. 시뮬 ICL은 \1, \1부터

Auto-generated — python build_index.py — 2026-10-23 12:47