GPT 6 Astra와 로봇 제어 및 에이전트 기반 real2sim 연구를 위한 오픈 소스 모델 접근 기회

로봇 공학 연구자로서 GPT 6 Astra를 사용하여 로봇 제어나 에이전트 기반 real2sim을 통해 흥미로운 작업을 수행하고, 이를 비교할 수 있는 오픈 소스 모델(Kimi K3, Qwen 3.8 Flash Next)에 대한 접근을 원하신다면 저에게 DM을 보내주세요!

이러한 오픈 모델의 에이전트 역량을 벤치마킹하는 데 도움을 드릴 토큰을 무료로 제공해 드리고 싶고, 이 분야에서 오픈 소스 모델로 무엇을 할 수 있는지 정말 기대됩니다.

지난 몇 주 동안 GPT 6 Astra는 로봇 공학 + 역기하학(inverse graphics) 분야에서 이전에 매우 놀라웠던 많은 새로운 것들을 가능하게 했습니다. 이미 발표된 놀라운 작업들의 짧은 목록입니다:

에이전트 기반 real2sim

Astra를 System 2로 사용하여 navigate + pick + open drawer 시스템 1 스킬을 호출하는 방식

Opus 5가 파지(prehensile) 스킬을 사용하여 도구를 재파지(regrasp)하는 것

Astra는 또한 인간의 비디오 시연으로부터 인컨텍스트 러닝(in-context learning)을 수행합니다. 이는 제가 2019년부터 2022년까지 Google에서 구현하기 위해 어려움을 겪었던 부분입니다.

astra >> humanclaw의 오픈 모델

지금은 OSS 모델을 로봇 공학 문제에 적용하고, 왜 그리고 어떻게 새로운 역량 도약(Astra)에 미치지 못하는지를 연구할 수 있는 놀라운 기회가 있습니다. 이 격차는 앞으로 몇 달 동안 줄어들 가능성이 높으므로, 지금이 역량 상승세를 목격하기 가장 좋은 시기입니다.