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2026-09-08 · scene_bench · online control · find v1.0 (e987b40f)

온라인 격자 셀별 성공률 — D1 / D2 / D3 / S1 / S2 × 전략

중간 런 500플랜(100컨텍스트 × 1질의 × 5전략) · 프로토콜 v2 · 채점 v2 · VLA place_oc@20000 · 플래너 gemini-3.7-flash · 읽기 트랙(v1delta flash-3.7) 같은 질의 병기

TL;DR

1셀 정의와 표본

셀정의(grid_v1final.cell_of)중간 런 질의본 런(589) 질의
D1 Direct ① 내가 한 것find_target · single · hidden 아님 — 로봇이 직접 옮긴 물체31215
D2 Direct ② 보기만 한 것find_distractor · single · hidden 아님 — 스쳐 본 물체(제자리)52268
D3 Direct ③ hidden정답이 닫힌 곳에 있음(①②S와 겹쳐 여기서만 셈)863
S1 Stateful ①D1의 multi(여러 물체)626
S2 Stateful ②D2의 multi317

중간 런은 컨텍스트당 1질의(seed 7) 표본이라 셀 비율이 본 런과 다르다. D3/S1/S2는 n이 작아 참고용.

2온라인 — 첫 행동 적중 (기억 지표)

t=0에 낸 첫 행동이 정답을 겨눴는가. 첫 navigate 도착이 GT ≤0.85 m이거나, 첫 조작 서브골이 GT를 대상으로 실행된 경우.

셀질의blindtextlogframes-uniform *rollforward-v3vis-pure
D1 내가 한 것316/31 = .1925/31 = .8117/31 = .5519/31 = .6113/31 = .42
D2 보기만 한 것5217/52 = .3319/52 = .3730/52 = .5829/52 = .5631/52 = .60
D3 hidden81/8 = .125/8 = .623/8 = .383/8 = .383/8 = .38
S1 ①의 multi62/6 = .336/6 = 1.003/6 = .503/6 = .504/6 = .67
S2 ②의 multi32/3 = .673/3 = 1.001/3 = .332/3 = .673/3 = 1.00
전체10028/100 = .2858/100 = .5854/100 = .5456/100 = .5654/100 = .54
핵심: D1에서 textlog가 .81로 압도(rf-v3 .61 > frames .55 > vis .42)하고, D2에서는 순서가 뒤집혀 vis .60 ≈ frames .58 ≈ rf-v3 .56 ≫ textlog .37. 전체 행(.54~.58)은 두 축을 31:52로 섞어 상쇄한 값이라 순위가 사라진다.

3온라인 — SR@예산 (종단 성공률)

기억 + VLA + 스텝 예산까지 통과한 최종 성공. 답별 채점(도달 전용 답은 종료 위치 + done).

셀질의blindtextlogframes-uniform *rollforward-v3vis-pure
D1 내가 한 것316/31 = .1917/31 = .5511/31 = .3514/31 = .4511/31 = .35
D2 보기만 한 것5214/52 = .2717/52 = .3321/52 = .4022/52 = .4220/52 = .38
D3 hidden80/8 = .002/8 = .252/8 = .251/8 = .121/8 = .12
S1 ①의 multi60/6 = .001/6 = .171/6 = .170/6 = .000/6 = .00
S2 ②의 multi30/3 = .000/3 = .000/3 = .000/3 = .000/3 = .00
전체10020/100 = .2037/100 = .3735/100 = .3537/100 = .3732/100 = .32
SR도 셀을 나누면 D1 textlog .55 vs vis .35로 벌어진다. multi(S1·S2)는 모든 답을 다 처리해야 해서 현재 VLA로는 사실상 0(1/6·0/3) — 본 런에서도 같은 천장이 예상된다.

4읽기 트랙 — 같은 100질의, 위치 정확도(loc_set)

셀질의blindtextlogframes-uniformrollforward-v3vis-pure
D1 내가 한 것3110/31 = .3226/31 = .8416/31 = .5215/31 = .4817/31 = .55
D2 보기만 한 것5213/52 = .258/52 = .1535/52 = .6728/52 = .5439/52 = .75
D3 hidden82/8 = .257/8 = .882/8 = .253/8 = .385/8 = .62
S1 ①의 multi60/6 = .003/6 = .500/6 = .000/6 = .000/6 = .00
S2 ②의 multi30/3 = .000/3 = .000/3 = .000/3 = .000/3 = .00
전체10025/100 = .2544/100 = .4453/100 = .5346/100 = .4661/100 = .61
두 트랙이 같은 방향으로 갈린다. D1은 textlog(읽기 .84 / 온라인 .81), D2는 vis(읽기 .75 / 온라인 .60). 온라인이 둔감한 게 아니라 전체 평균이 축을 섞고 있었을 뿐이다. 차이는 D2에서 온라인이 textlog를 .15 → .37로 끌어올린다는 점(기권 불가 → 사전지식 추측, 중간 런 리포트 §8).

5blind 대비 이득 — 셀마다 바닥이 다르므로 이 값으로 읽는다

blind 첫 행동 적중: D1 .19 · D2 .33 · D3 .12 · S1 .33 · S2 .67. "제자리에 있는 물체"(D2)는 상식으로 맞출 수 있어 바닥이 높다.

셀질의textlogframes-uniform *rollforward-v3vis-pure
D1 내가 한 것31+0.61+0.35+0.42+0.23
D2 보기만 한 것52+0.04+0.25+0.23+0.27
D3 hidden8+0.50+0.25+0.25+0.25
S1 ①의 multi6+0.67+0.17+0.17+0.33
S2 ②의 multi3+0.33−0.33+0.00+0.33
전체100+0.30+0.26+0.28+0.26

읽는 법

전체 행만 보면 네 전략이 +0.26~+0.30으로 똑같다. 셀로 나누면 textlog는 D1에서 +0.61이고 D2에서 +0.04(= 자기가 한 일만 기억), vis는 D2에서 +0.27이고 D1에서 +0.23(= 본 것을 고르게 기억)로 성격이 갈린다. 논문 본표는 이 셀별 이득으로 가는 것이 맞다.

6주의