Temporal manipulation중급
PhasePlan, 로봇 두뇌 모델의 순서형 미래 단계 계획으로 행동 예측 오차 22.5% 감소
PhasePlan은 로봇 두뇌 모델이 고정 길이 행동 청크에서 미래 작업 단계를 위치별로 예측하고, 각 행동 토큰을 조건화하는 프레임워크다. π0.5 기반 컨베이어 조작 평가에서 오프라인 관절 행동 오차를 원본 대비 약 22.5% 줄였고, 단계 전환 모델링도 개선했다. 이 연구는 arXiv 프리프린트로 동료 심사를 거치지 않았다.