로보스트랄 내비게이트

연구진은 단일 RGB 카메라 이미지로 로봇의 이동 경로를 예측하는 8B 비전-언어 모델 Robostral Navigate를 공개했다.

이 모델은 240만 개의 시뮬레이션 궤적으로 학습됐으며, prefix caching과 tree-based attention mask를 활용한 더 효율적인 학습 방식을 사용했다.

Robostral Navigate는 R2R-CE와 RxR-CE 벤치마크에서 새로운 최고 성능을 기록했다.

단안 비전에만 의존해 하드웨어·학습·재보정 비용을 낮추며, 다양한 로봇 형태에 더 저렴하게 확장 배포할 수 있다.