Daily Progress Report

2026-06-09 — 화요일

수집 범위: 최근 1일 (since 2026-06-08)
활성 프로젝트 1
신규 커밋 0
SLURM RUNNING 3
총 GPU 12

오늘의 우선순위

TL;DR

오늘 신규 커밋·문서 없음. 전체 활동은 VGGRPO SLURM 3-job에 집중.

VGGRPO에서 RoboCasa 3-cam GT 데이터로 LGM DA3 v2 (paper-aligned loss: L_D + L_M + L_P + L_C + L_grad) · DA3 v1 (ablation) · RoboCasa baseline 세 트랙을 동시 실행 중. 각 job 4 GPU, 총 12 GPU 점유, 6일 이상 지속 실행.

Phase 2 RL (Flow-GRPO vs DiffusionNFT) 계획서 이미 작성 완료. LGM 결과 확인 후 즉시 착수 가능 상태.

EgoX_wan2.2 Phase 2 학습(81f)은 context.md 상 진행 중이나 현재 squeue 미확인. 상태 재점검 권고.

프로젝트별 현황
VGGRPO EgoW/VGGRPO
HIGH
Video diffusion model에 4D geometry reward(LGM)를 결합하여 3D-consistent 로봇 wrist-view 비디오 생성. 현재 Phase 2 (LGM DA3 구축) 진행 중 → 이후 Phase 4 (Flow-GRPO / DiffusionNFT RL fine-tuning).

실행 중인 작업

  • 11869 train_lgm_robocasa_da3_v0.sh
    DA3 v2 paper-aligned loss (L_D+L_M+L_P+L_C+L_grad), 4 GPU, 6d 8h+
  • 11853 train_lgm_robocasa_da3_v0_lossv1.sh
    DA3 v1 loss ablation 비교용, 4 GPU, 6d 9h+
  • 11851 train_lgm_robocasa_v0.sh
    RoboCasa GT baseline (Any4D 기반), 4 GPU, 6d 9h+

다음 작업

  • 세 job의 step 수·loss 확인 (sjob 11851/11853/11869). 1500/3000/5000 step ablation 비교
  • DA3 v1 vs v2 depth/ray/pose 손실 비교 → 어떤 loss 구성이 수렴 우세인지 판단
  • LGM 결과 확정 후 Phase 2 RL 착수: Flow-Factory submodule 추가 → lgm_runner.py + reward 어댑터 구현
  • Cosmos-Predict2-2B robocasa (73.2K step) ckpt 위에서 flow-grpo / diffusionNFT ablation 6-run 설계
EgoX_wan2.2 EgoX_wan2.2
LOW
Wan 2.2 base model 기반 EgoX 업그레이드. dual expert 구조(고노이즈/저노이즈) 2-Phase LoRA 학습. 현재 81f Phase 2 학습 진행 중 (context.md 기준).

어제 활동

  • 신규 커밋 없음
  • 신규 작업 문서 없음
  • context.md: job 37398 (PHASE=2, 8GPU) 진행 중, 38197 PENDING — 현재 squeue에 미확인
  • 최근 수정: training collapse 버그 수정 (scene_name 파싱, 260408) 후 고요

다음 작업

  • job 37398/38197 실제 상태 재확인 필요 (squeue -u $USER 또는 sacct)
  • 81f loss curve · validation 이미지 정성 평가
  • Phase 2 expert swap 정상 동작 검증
  • 81f 하이퍼파라미터 튜닝 (LR, LoRA rank) 다음 단계
EgoX_wan2.2_long EgoX_wan2.2_long
NO ACTIVITY
EgoX_wan2.2 arbitrary length 확장 — clean latent condition autoregressive chunk 생성 (stride=28, overlap=21).

어제 활동

활동 없음. 구현 미착수. EgoX_wan2.2 81f 안정화 대기 중.

다음 작업

  • EgoX_wan2.2 Phase 2 결과 확인 후 착수
  • args.py: num_condition_latent_frames, condition_noise_ratio 추가
  • sft_trainer.py: condition frame clean latent 처리 + loss 마스킹
Graph_VLM VQA/Graph_vlm
NO ACTIVITY
Egocentric 비디오 시공간 그래프 기반 long-term memory VQA. 최종 VLA long-term memory 모듈 확장 목표.

어제 활동

활동 없음. 마지막 작업 4/20 — Query plan 3-bug fix + 3개 hard 벤치마크 구축.

다음 작업 (Tier 2)

  • 그래프 빌드 수정: visual position attribute, occurrence count, container edges, action chain
  • 현황: hardfilt10 20%, L34hard10 40% (Graph V3 기준)
EgoX2 EgoX2
NO ACTIVITY
3D consistency 개선 실험 (원본 EgoX 베이스). context.md 없음.

어제 활동

활동 없음. context.md 미존재. 별도 착수 계획 미확인.

다음 작업

방향 미정. EgoX_wan2.2 / VGGRPO 진행 후 합류 여부 결정.

SLURM 작업 현황
Job ID 프로젝트 실행 명령 GPU 상태 실행 시간 시작일 노드
11869 VGGRPO train_lgm_robocasa_da3_v0.sh 4 RUNNING 6d 8h 47m 2026-06-03 00:14 n85
11853 VGGRPO train_lgm_robocasa_da3_v0_lossv1.sh 4 RUNNING 6d 9h 13m 2026-06-02 23:47 n88
11851 VGGRPO train_lgm_robocasa_v0.sh 4 RUNNING 6d 9h 13m 2026-06-02 23:47 n79
총 3 job · 12 GPU · 모두 VGGRPO (EgoW/VGGRPO) · QOS: extra · env: vggrpo conda
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