GPT-6 Astra, 로봇 팔로 블록 옮기기 20번 중 19번 성공
GPT-6 Astra on robot arms
OpenAI의 GPT-6 Astra를 동일한 YAM 로봇 팔에 적용한 벤치마크 결과, '블록을 그릇에 넣기' 작업에서 20회 중 19회 성공하며 이전 모델(Fable 5.1: 8회, Fable 5: 1회)을 압도했습니다. 또한 실행당 비용은 약 $0.94로 Fable 5.1($2.12)의 절반 수준이었고, 평균 소요 시간도 2.5분으로 크게 단축됐습니다. 그러나 '퍼즐 조각을 홈에 맞추기' 같은 정밀한 삽입 작업에서는 20회 중 2회 성공에 그쳐 Fable 5.1과 동일한 한계를 보였습니다. 이는 Astra가 단순 조작에서는 뛰어나지만 정밀한 작업에서는 여전히 어려움을 겪고 있음을 시사합니다.
Astra는 거의 매번 블록을 제자리에 놓지만, 퍼즐에서는 Fable과 같은 지점에서 멈춘다.
HN 토론
146- baron816
이 글을 읽고 계신 분 중에 로보틱스 회사를 운영하거나 일하시는 분이 있다면, 초기 제품으로 도시 보도에서 쓰레기를 줍는 로봇을 만들어 보시길 정말 권하고 싶습니다.
쓰레기를 줍는 일은 많은 손재주를 필요로 하며 많은 도전 과제가 따르겠지만, 많은 가사 작업보다는 더 간단한 문제라고 생각합니다. 그리고 아마도 이러한 테스트가 가능함을 보여주는 수준과 비슷할 것입니다.
사람들이 로봇을 집 안에 환영하도록 만드는 데는 홍보(PR)적인 어려움이 있을 것이라고 생각합니다. 도시에서 공공의 이익을 제공하는 로봇이 있다면, 그 로봇들이 회사의 움직이는 광고판 역할을 할 뿐만 아니라, 사적 공간에 배치할 준비가 되기 전에 신뢰를 얻을 수 있을 것입니다.
게다가 정부(또는 부유한 지역 사회의 HOA)는 판매 전략을 집중할 수 있기 때문에 좋은 초기 고객이 될 수 있습니다. 정치인들은 이런 눈에 보이는 삶의 질 개선 프로젝트를 좋아합니다. 로봇이 24시간 일하면서 저렴한 비용으로 쓰레기를 줄일 수 있다는 것을 보여줄 수 있다면, 많은 도시에서 구매하려 할 것입니다.
- rmonvfer
솔직히 Astra에 완전히 감탄했습니다. 1년 넘게 미루고 있던 꽤 복잡한 게임을 만들어 달라고 했더니, 컴퓨터 사용과 전체 액세스를 활성화한 채 밤새 실행해 두었습니다. 다음 날 아침에 완전히 작동하는 게임이 완성되어 있었습니다. Unity, Blender, GIMP를 다운로드하고 모든 에셋과 완전한 게임을 제가 아무것도 하지 않아도 만들었습니다. 게임은 전혀 하찮지 않고 에셋도 마찬가지입니다.
- gizmodo59
Codex와 함께 Astra의 컴퓨터 사용 기능을 아직 사용해 보지 않았다면 정말 강력히 추천합니다. GPT-4와 에이전트 코딩(cc)이 그랬던 것처럼 말이죠. 이건 한동안 본 것 중 가장 흥미로운 것입니다. 그리고 Blender, CAD 관련 기능은 덤입니다.
그리고 빠릅니다. 리셋을 많이 하긴 하는데, 돈을 너무 많이 쓰는 것 같지만 불평하지는 않습니다. AI 구독료로 200달러를 내는 것 중 최고라고 생각합니다.
- scronkfinkle
LLM은 재미있는 기술입니다. 한편으로는 이 모든 것이 변화 속도 측면에서 부인할 수 없이 인상적이지만, 그럼에도 불구하고 제가 관심 없는 분야의 돌파구가 없다는 점에 실망하고 있습니다. 저는 수학과 프로그래밍을 좋아하는데, LLM은 그것들을 꽤 잘합니다. 언제쯤 저를 위해 빨래를 개는 데 능숙해질까요? 많은 로보틱스 연구가 이러한 '지루한' 돌파구의 범주를 해결할 것을 약속한다고 생각하며, 우리가 그것을 달성할 수 있을 것이라고 낙관합니다. 다만 언제가 될지 궁금할 뿐입니다.
- yurimo
우리는 여기서 솔직해질 필요가 있다고 생각합니다. 저자는 블록 하나 집어 올리는 작은 실험 하나에 근거하고 있으며, 전체 IK 컨트롤러 파이프라인에 의존하고, 전체 VLA 또는 WAM 모델과 비교하지 않습니다. 그런 다음 그들은 단일 예시에서 토큰 처리량(컨트롤러 처리량과 동일하지 않다는 점에 유의)을 추정하여 2029년 타임라인으로 외삽했습니다.
제 생각에 '코드를 정책으로 사용하는 것(Code as policy)'은 좋지 않은 인터페이스이지만, VLM 계획은 가능성이 있습니다. 이것은 2022년에 이미 시도되었고(https://say-can.github.io/), 최근에 https://lianegalanti.github.io/Pigey/ 에서 재구성되었습니다.
문제는 최근의 Gemini Robotics 2조차도 VLM 플래너와 VLA/WAM 컨트롤러, 그리고 연결이 끊어졌을 때의 로컬 소형 VLA 모델을 갖춘 아키텍처를 주장한다는 것입니다. 그리고 최근 SOTA 아키텍처는 계층적 설계에 의존합니다.
이것이 합리적인 접근 방식일 수 있다고 생각합니다. GPT-X를 로보틱스 데이터로 훈련시켜 행동을 출력하게 한다면, 축하합니다! 방금 VLA를 만든 것입니다.
사람들이 하나의 아키텍처가 모든 것을 처리하기를 바라는 것은 매혹적이어서 이런 결과가 나옵니다. 모듈성에서 얻을 수 있는 것이 훨씬 더 많다고 생각하며, 전문화를 두려워해서는 안 됩니다.
- herodoturtle
저는 로보틱스 공학에 대해 잘 알지 못하므로, 이 글을 써 준 Robocurve 팀에게 찬사를 보내고 싶습니다.
로보틱스 완전 초보자인 저에게도 이 기사는 읽을 만하고 이해하기 쉬웠습니다. 게다가 군더더기 없이 요점만 전달했습니다.
전반적으로 즐거운 글이었습니다. Robocurve 팀 수고하셨습니다.
- drakenot
LLM이 결국 자율주행차를 구동하는 아키텍처가 될까요?
그들이 Portal과 다른 비디오 게임을 하는 것을 보면서, 자율주행의 마지막 N%를 해결하는 데 도움이 될지 궁금합니다.
- gamerDude
비용은 칩(하지만 그러면 업데이트가 줄어들겠죠)이나 다른 방법을 통해 훨씬 더 낮아져야 할 것입니다. 블록 하나를 치우는 데 2달러는 매우 비싼 노동력입니다.