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현업 로봇개발자가 핵심만 뽑아내서 만든 알짜배기 강의가 궁금하다면?🤖 • 로봇개발자 초고속 성장 로드맵 l 한 분야만 깊게 파면 되는 시대는 이제 끝... 🎉구독자 1만명 돌파 기념 특가 이벤트 l 선착순 100명 강의 할인 혜택 제공🎁 (20명 남았습니다!) 벌써 200명이 넘는 수강생들이 이 강의를 수강중입니다🤖 더 늦기 전에, 지금 바로 무료로 공개된 강의부터 확인해보세요! 오늘은 최근 VLA 연구의 중요한 분기점 중 하나인, “Diffusion-VLA: Generalizable and Interpretable Robot Foundation Model via Self-Generated Reasoning” 논문을 살펴보도록 하겠습니다. 이 논문은, 기존에 사람이 만든 텍스트 CoT(Chain of Thought)에 크게 의존하던 접근에서 벗어나, 로봇이 스스로 reasoning을 생성하고 이를 정책 학습에 적극 반영하는 전환점을 보여줍니다. Diffusion-VLA(Vision Language Action) 모델에 대한 상세한 내용이 궁금하시다면 영상으로 시청해주세요! 0:00 인트로 : Diffusion-VLA(DiVLA) 논문의 등장 0:36 기존 VLA 연구의 흐름 및 한계점과 진화 방향 2:07 DiVLA의 핵심 : Self-generated Reasoning 2:37 DiVLA이 필요해진 이유 3:44 DiVLA 모델의 구조 분석 4:54 Autoregressive vs Diffusion 제어 방식 비교 8:57 Reasoning Injection과 FiLM 메커니즘 13:36 Loss(손실) 함수 설계 15:34 DiVLA 모델 실험 결과 20:07 마무리 : Diffusion-VLA가 보여주는 로봇 AI의 미래 (Source : https://diffusion-vla.github.io/) #DiffusionVLA #로봇개발자 #ai로봇 #PhysicalAI #VisionLanguageAction #DiVLA #RobotFoundationModel