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lingbot-va

LingBot-VA(Robbyant의 AR diffusion 기반 video-action world model)를 **RoboCasa 데이터로 post-training** 하는 것.

4 reports 1 weeks
260810 — 260816 4 reports · 20 tables 4
08-12 research
WAM 계열 CFG 처리 방식 전수 조사
WAM 계열 7개 중 action에 CFG를 거는 건 \1(RoboLab 3.0)와 \1(RoboLab 2.0) 둘뿐; lingbot-va·dreamzero는 video만 5.0, cosmos-policy·ImageWAM·FastWAM은 CFG가 코드상 무력화되어 있다.
1 table
08-12 analysis
RoboCasa → LingBot-VA 학습 적합성 분석
RoboCasa human demo는 LingBot-VA로 학습 가능 — 128×128 / 10fps / 7-dim delta EEF가 \1와 그대로 겹친다. 단 blocker 5개: 디스크에 410/1382 에피만 존재(silent index 오정렬 위험), \1 부재, \1 누락, action 컬럼명·차원 불일치, \1 재계산.
2 tables
08-12 analysis
적합성 조사 후속 — 데이터 전수 조사 및 값 규격 확정
RoboCasa 데이터 규격 확정
보유 RoboCasa 데이터 5곳 전수 조사 + action/state 값 의미 확정. action 0:6은 base frame 기준 delta(×0.05m/×0.5rad), dim6 gripper, 7:11 base+torso, 11 control_mode. \1의 \1은 오기 — 실제 20Hz. 주 데이터셋을 X-WAM-RoboCasa로 전환 권장.
5 tables