Projects
tau-0-wm
τ₀-World Model(VAM)의 **나이브한 성능**(TTC 없이 기본 posttrain + 5-step 추론)을 RoboCasa
7
reports
3
weeks
exp (1)
analysis (2)
research (2)
progress (2)
260824 — 260830
2 reports · 2 tables
2
08-26
analysis
RoboTwin 2.0 평가 관문 — worker Vulkan/SAPIEN 렌더 가능 여부 분석
로그인 pod·worker 기본
\1
에서 SAPIEN Vulkan 렌더 실패(
\1
) →
\1
컨테이너에서만 렌더 성공(B200, driver 580.95.5) 확인, RoboTwin 평가는 이 컨테이너로 확정
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08-26
progress
τ₀-native RoboTwin 2.0 posttrain 파이프라인 구축 및 학습 착수
RoboTwin 2.0(dual-arm aloha-agilex) τ₀-native 20ch 데이터셋·zmq 브릿지·평가 파이프라인 완성 — pretrained 가중치 전량 로드(
\1
), E2E 평가 스모크 통과 후 54k step posttrain(job 95687) 착수, 현재 36.7k/54k step (loss 0.18→0.10)
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260817 — 260823
1 report · 1 table
1
08-18
research
Pretrain Embodiment 전략 조사
τ₀ vs X-WAM pretrain embodiment 전략 조사 — τ₀는 플랫폼 표준화형(Franka도 dual-arm 리그, 마스킹 없음), X-WAM은 흡수형(왼팔 슬롯+미감독, DROID·MimicGen·RoboTwin 포함) → RoboCasa는 τ₀ pretrain에 3중 OOD, 63% vs 75.3% 갭 해석 강화
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260810 — 260816
4 reports · 5 tables
4
08-13
exp
naive τ₀-VAM RoboCasa 결과
naive τ₀-VAM RoboCasa 최종 63.0% (24task×50) — X-WAM base-init 밴드(61~66%)와 동급, released 75.3%와 −12.3pp 갭. τ₀ pretrain이 RoboCasa로는 X-WAM pretrain만큼 이전 안 됨. TTC headroom baseline 확보
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08-13
analysis
B200 cu128 NCCL Hang 분석
worker 8-GPU hang 원인 = torch 2.7.1+cu128의 B200 미최적화 (NCCL collective 데드락 + 3× 느림의 공통 뿌리) — X-WAM 검증 스택 torch 2.8.0+cu129로 교체, 속도 6.0→1.0 s/it (6×), 27k step 예상 45h→9h, job 78808 재제출
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08-12
progress
τ₀-WM RoboCasa Posttrain 파이프라인
τ₀-WM VAM RoboCasa posttrain 전체 파이프라인 구축·검증 완료 — X-WAM 데이터/하네스 재사용, pretrained init partial load 확인, 업스트림 버그 2건 수정, job 78541 제출 (27k step = X-WAM 2.56M 샘플 매칭)
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08-12
research
τ₀-WM (VAM) vs X-WAM 아키텍처 비교
τ₀-WM VAM vs X-WAM 코드 레벨 전수 비교 — action expert(0.5B cross-attn) vs in-sequence token(19M), video 1-pass feature vs 10-step joint denoise, depth 브랜치·TTC·평가코드 유무. naive 성능 비교 앵커는 X-WAM arm A 61.0%
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