Embodied Agents전문가
RPG, 가중치 갱신 없이 로봇 실행 시스템을 자가 개선해 실물 30회 전부 성공
이 프리프린트에서 연구진은 오프라인 데이터에서 조작 능력을 골라 시뮬레이션 연습 과제를 만들고, 실행 피드백으로 공유 기술과 시스템 프롬프트를 고치는 Reconstruct, Practice, Go Real(RPG)을 제안했다. RPG는 22개 조작 과제의 별도 초기화 평가에서 첫 연습 라운드 28.6%에서 15라운드 뒤 95.0%로 성공률을 끌어올렸고, ASPIRE 75.5%와 GPT-6 Astra Pro 기반 CaP-Agent0 60.0%를 넘었다. 같은 보정 절차를 거친 물리 로봇 시험 30회에서도 모두 성공했다.