LeRobot v0.6.0: Imagine, Evaluate, Improve
📝 요약 LeRobot v0.6.0은 로봇 학습 루프를 닫는 데 중점을 둔 새로운 릴리스로, 미래를 상상하는 정책, 성공을 감지하는 보상 모델, 실패를 훈련 데이터로 활용하는 배포 CLI, 그리고 벤치마킹을 위한 여섯 개의 새로운 시뮬레이션 환경을 제공합니다. 또한 깊이 감지, VLM 기반 데이터셋 주석, 사용자 지정 비디오 인코딩, 클라우드 훈련, 간소화된 설치 등 다양한 기능이 추가되었습니다. 이번 업데이트는 VLA-JEPA, LingBot-VA, FastWAM과 같은 새로운 정책을 포함하며, GR00T N1.7, MolmoAct2, EO-1, Multitask DiT, EVO1 등 기존 VLA 모델 스토어를 확장했습니다. Robometer와 TOPReward와 같은 보상 모델은 로봇 성공을 평가하기 위한 새로운 인터페이스를 제공하며, 데이터셋 기능은 향상된 비디오 인코딩, 깊이 센서 지원, 언어 주석 기능을 포함합니다. 이번 새로운 릴리스는 로봇 학습 루프를 닫는 것에 관한 것입니다. 즉, 행동하기 전에 미래를 상상하는 정책, 로봇의 성공 여부를 알려주는 보상 모델, 실패를 훈련 데이터로 바꾸는 배포 CLI, 그리고 모든 것을 측정할 수 있는 여섯 개의 새로운 시뮬레이션 벤치마크입니다. 또한 깊이 감지, VLM 기반 데이터셋 주석, 사용자 지정 비디오 인코딩, HF Jobs에서의 클라우드 훈련, 훨씬 더 가벼워진 설치 기능도 제공합니다. 월드 모델: 미래를 상상하는 정책 로보틱스 세계는 큰 질문을 던지고 있습니다. 월드 모델이 로봇 정책에 실제로 도움이 될까요? v0.6.0은 그 질문에 답하는 데 도움이 되도록 LeRobot에 세 가지 정책을 도입합니다. 각 정책은 훈련의 일부로 미래를 상상하는 법을 배우며, 각 정책은 그 상상을 합리적인 비용으로 유지하기 위해 다른 경로를 따릅니다. VLA-JEPA VLA-JEPA는 소형 VLA(Qwen3-VL-2B 기반)에게 행동을 배우는 동안 잠재 공간에서 미래를 예측하도록 가르칩니다. 훈련 중에는 JEPA...
