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해결하는 문제

물리적 AI는 로봇을 통해 물리적 세계와 상호작용하는 AI 시스템을 연구하는 학문입니다. 이 분야는 빠르게 진화하고 있으며 새로운 논문, 모델, 리소스가 끊임없이 등장합니다. 이 프로젝트는 가장 중요한 학술 논문, 모델, 데이터셋, 도구를 구조화되고 분류된 목록으로 선별하여 이러한 작업을 추적하는 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 저장소는 고전적인 "Awesome List"입니다. 명확한 제목 아래에 항목을 정리한 선별된 Markdown 파일입니다. 비전-언어 백본, VLA 아키텍처, 세계 모델, 학습 패러다임, 확장 및 일반화, 배포, 안전, 응용 분야를 다룹니다. 각 항목에는 일반적으로 논문 제목, 발표 장소, 논문, 코드 또는 프로젝트 페이지 링크, 때로는 짧은 메모가 포함됩니다. 목록은 자유롭게 탐색할 수 있으며 빠른 참조 자료로 사용됩니다.

대상 독자

물리적 AI 분야에서 일하거나 입문하려는 모든 사람, 연구자, 대학원생, 엔지니어, 취미로 하는 사람들을 대상으로 합니다. 연구 방향을 계획하고 관련 선행 연구를 찾고 오픈 소스 구현을 발견하는 데에도 유용합니다.

하이라이트

• 기초 비전-언어 모델부터 엔드투엔드 VLA 아키텍처, 세계 모델, 배포 고려 사항까지 전체 스펙트럼을 다룹니다.
• 각 항목은 종종 논문, 코드, 프로젝트 링크를 포함하여 더 깊이 탐구하기 쉽게 합니다.
• 확립된 작업(예: RT-1, RT-2, PaLM-E)과 최근 혁신(예: π0.5, Gemini Robotics 1.5)을 모두 강조합니다.
• 데이터셋, 벤치마크, 시뮬레이션 플랫폼, 회사 등의 리소스를 포함하여 실용적인 시작점을 제공합니다.