Video diffusion GRPO fine-tune → 4D geometry reward 기반 3D-consistent wrist-view 생성 ·
EgoW/VGGRPO
✓ aggregator stitch, cosmos VAE LGM 학습 50K step 완주
job 36540(own QOS, 07-08 13:25~18:21, 4:55:56)이 preempt 없이
50,000/50,000 step까지
완주, COMPLETED. 직전 4회(36308/36322/36333/36521, share QOS)는 32분~1시간1분 만에
연속 PREEMPTED — own QOS 전환이 완주의 결정 요인. 이로써
dino(어제 33528, COMPLETED)와
aggregator(오늘 36540, COMPLETED) 양쪽 stitch 모두 non-normalized cosmos 기준 50K 학습 종료.
최종 loss/preempt 횟수 비교 결과는 아직 문서화되지 않음.
✓ Cosmos latent 정규화 구현 + 정규화 반영 stitch search 완료
`research-cosmos_latent_normalization.md`(260708 작성): Cosmos-Predict2 tokenizer의 채널별 std가
[1.7, 60.7] 범위로 30~60배 불균일(채널10=60.74)한 문제를 encode 직후
(z - mean) / std 정규화로 해소, Wan VAE 경로는 완전 no-op으로 유지(3개 스크립트
동일 지점에 삽입). 정규화 반영한
stitch search 재실행 2건(36679 aggregator/59분57초,
36680 dinov2/34분44초) 둘 다 COMPLETED — 정규화된 입력 분포 기준 새 Conv3d init 확보,
Cosmos-norm 본학습 착수 가능한 상태.
기간 내 문서/커밋 — claude/ 문서 1건, 커밋 0건
-
research-cosmos_latent_normalization.md (260708)
Cosmos latent 정규화가 어디에 어떻게 적용됐는지 정리한 레퍼런스 문서. 통계 계산
스크립트(`compute_cosmos_latent_stats.py`, 96clip×3cam×8frame, Welford 알고리즘),
로더 attach 지점(`load_cosmos_vae()`), normalize_latent() 헬퍼, 3개 스크립트 공통 적용
지점, 데이터 흐름 diagram까지 포함. git status 기준 여전히 34개 파일 미커밋
(최종 커밋 9주 전, 05-07) — 이번 정규화 구현·완주 결과 모두 커밋에는 반영 안 됨.
SLURM ↔ 실험 진행 — aggregator 완주 + cosmos-norm stitch search
| Job ID | 실행 명령 | 상태 | GPU | 경과 | QOS |
|---|
| 36308 |
STITCH_TYPE=aggregator train_lgm_robocasa_vggt_v0.sh (재개, cosmos) |
PREEMPTED | 4 | 00:32:30 | share |
| 36322 |
STITCH_TYPE=aggregator train_lgm_robocasa_vggt_v0.sh (재개, cosmos) |
PREEMPTED | 4 | 00:34:30 | share |
| 36333 |
STITCH_TYPE=aggregator train_lgm_robocasa_vggt_v0.sh (재개, cosmos) |
PREEMPTED | 4 | 00:49:01 | share |
| 36521 |
STITCH_TYPE=aggregator train_lgm_robocasa_vggt_v0.sh (재개, cosmos) |
PREEMPTED | 4 | 01:01:30 | share |
| 36540 |
STITCH_TYPE=aggregator train_lgm_robocasa_vggt_v0.sh (own 전환, 50,000/50,000 완주) |
COMPLETED | 4 | 04:55:56 | own |
| 36679 |
VAE_TYPE=cosmos find_stitch_layer_vggt.sh (정규화 반영, aggregator Conv3d init) |
COMPLETED | 1 | 00:59:57 | extra |
| 36680 |
VAE_TYPE=cosmos find_stitch_layer_vggt_dinov2.sh (정규화 반영, dinov2 Conv3d init) |
COMPLETED | 1 | 00:34:44 | extra |
기간 내 GPU-hour 소모 ≈ 33.1 GPU-h (4 preempted 재개분 11.8 GPU-h + 완주 19.7 GPU-h + stitch search 2건 1.6 GPU-h).
현재 점유 GPU 0장, RUNNING 없음.
오늘 할 일
- dino(어제 완주) vs aggregator(오늘 완주) 최종 loss/step-time/preempt 횟수 비교 결과 claude/ 문서로 정리
- Cosmos-norm 본학습 착수 — {Wan, Cosmos-nonorm, Cosmos-norm} × {agg2, dino4} 6-way 비교 완성
- 미커밋 34개 파일 커밋 — 최종 커밋 9주 전(05-07), 이번 정규화 구현·완주 결과 모두 미반영
- claude/context.md 갱신 — 260630 이후 aggregator 완주·latent 정규화 등 전혀 반영 안 됨
- aggregator 재제출 시 own QOS 우선 고려 — share QOS 4연속 PREEMPTED 패턴 반복 확인됨
DreamData (+ GR00T-Dreams, dreamzero)
마지막 활동: 2026-06-12 (코드 복원)
IDM MG-30 v2_8gpu eval 134.8mm(최고 기록) 확보한 채 정지. Pi0.5 ref 트랙 셋업 완료, 실행 대기 지속. 변화 없음.
EgoX_wan2.2_long
마지막 활동: 2026-06-24 (데이터 복구)
phase1 step6000/100k(6%)에서 학습 중단, 재개 대기 지속. infer_long.sh stale lora_path 미수정. 변화 없음.
EgoX_wan2.2
최근 SLURM/문서/커밋 이력 없음 (3일+ 기준)
context.md가 언급하는 job 37398(Phase 2, 8GPU)이 최근 sacct에 없음 — 실제로는 중단/완료됐으나 문서 미반영으로 추정. 81f training collapse 수정 이후 정지 상태 지속.
Graph_VLM 2.5개월+ 정체
마지막 활동: 2026-04-20
Graph V3 hard 벤치마크 40% vs Describe 20% 우위 확보한 채 정지. Tier 2 그래프 빌드(visual position/occurrence count 등) 미착수. 변화 없음.
EgoX2
git repo 아님 / claude/ 문서 없음
실험 산출물 폴더만 존재, 코드/문서 관리 인프라 미구축. 변화 없음.
대상 6개 프로젝트 매핑 job은 7건, 전부 VGGRPO. 현재 점유 GPU: 0장.
기간 내 순수 GPU-hour 소모(경과시간 × GPU) ≈ 33.1 GPU-h.
참고(대상 프로젝트 외): Robotics/robocasa_depth에서 kitchen depth preprocessing job
46건 추가 실행(대부분 1 GPU, share/extra QOS, 잦은 PREEMPTED 후 재제출 끝에 다수 COMPLETED) —
DreamData의 robocasa GT depth 파이프라인과 관련되나 요청 대상 리스트 밖이라 표에서 제외.