어제 한 일
- Job 62271 CANCELLED (4 GPU, 18h13m) → 선점 후 복구 시도
- Job 62656 PREEMPTED (4 GPU, 3h49m) → 재시작
- Job 64772 CANCELLED (4 GPU, 1h10m) → 밤 사이 재제출
- RoboCasa depth_sealed 19 task: 이전 배치 전체 취소 → 오전 4시 재제출 성공
- Git 커밋: 0건
오늘 할 일
- Job 483 (4 GPU) 체크포인트 loss/metric 확인
- depth_sealed 전처리 완료 후 3-cam RoboCasa DDP 학습 sbm 제출
- DROID v3 pseudo-label 학습 결과 확인 (LGM v2)
- Phase 2 LGM 구현 진도 정리 → context.md 갱신
● 483 EgoW/VGGRPO — LGM 학습 · 4 GPU · ~5h+
● 536–559 Robotics/robocasa — depth_sealed 19 tasks · 1 GPU ×19 · VGGRPO GT 전처리
어제 한 일
- Git 커밋 0건, 문서 변경 없음, SLURM 활동 없음
- Context 기준: Layout B T2V (38361), Layout C I2V (38513) 실험 예정이었으나 sacct 미노출
오늘 할 일
- Layout B/C 학습 잡 상태 확인 (squeue 또는 sacct -j 38361,38513)
- 미실행 상태면 sbm "bash scripts/train_MG30_layout_B.sh" 재제출
- 전처리 v2 (motion crop + task-balanced sampling) 설계 시작
- Stage 2 (label decoder) 설계 착수 여부 결정
현재 상태: Stage 1 — Layout A+I2V 최선 확인됨. B T2V / C T2V / C I2V 비교 대기 중.
어제 한 일
- Job 64785 (exp3 경로) — 즉시 CANCELLED (0:00:00)
- Job 64786 (exp3 경로) — 즉시 CANCELLED (0:00:00)
- Git 커밋 0건, 문서 없음
오늘 할 일
- 즉시 취소 원인 파악 — exp3 하위디렉토리 sbm 호출, 스크립트 경로/venv 오류 가능성
- 로그 확인: cat slurms/*.out | tail
- 수정 후 올바른 경로에서 재제출
- context.md 없음 — 실험 목적 문서화 필요
context.md 없음. EgoX_wan2.2의 3D consistency 개선 실험 브랜치로 추정.
어제 한 일
- Git 커밋 0건, 문서 변경 없음, SLURM 활동 없음
- Context 기준: job 37398 (Phase 2, 8 GPU, 2d+ 실행) — sacct 범위 밖이거나 stale
오늘 할 일
- Phase 2 학습 상태 확인 (squeue -j 37398)
- 81f loss curve 및 validation 이미지 정성 평가
- Phase 2 expert swap 정상 동작 검증
- 완료 시 context.md 갱신 + EgoX_wan2.2_long 착수 조건 확인
현재 Phase 2 학습 중 (81f, scene_name 버그 수정 후). 결과 대기 단계.
어제 한 일
- 활동 없음 — 구현 미착수 상태 유지
- 마지막 커밋 2026-03-10 (~50일 전). Plan 문서만 완성.
오늘 할 일
- EgoX_wan2.2 Phase 2 안정화 확인 후 착수 결정
- args.py: num_condition_latent_frames 인자 추가
- sft_trainer.py: condition frame clean latent + loss mask
Blocked on EgoX_wan2.2 안정화. Plan 상세 작성 완료. 구현 미착수.
어제 한 일
- Git 커밋 0건, 문서 변경 없음, SLURM 없음
- 최근 완료 (4/20): Query plan 3-bug fix + 3 hard 벤치마크 비교 완료
오늘 할 일 (Tier 2)
- Visual position attribute (left/right/front/back) 추가
- Occurrence count 집계 (action 발생 횟수)
- Container edges (stored_in, inside, on_surface) 구분
- 3 벤치마크 재평가 (hardfilt10, hardest10, L34hard10)
최근 결과: Graph V3 — L34hard10 4/10 (40%), hardfilt10 clean 40%. Tier 2 그래프 빌드 개선이 병목.