파운데이션 모델 로봇 학습, 행동 예측·3D 입력·계층 설계로 범용 로봇에 다가서다
엔비디아 연구원이 TTIC 강연에서 파운데이션 모델로 범용 로봇의 뇌를 만드는 방법을 설명했다. 행동을 텍스트로 출력하고, 점군을 정투상 이미지로 바꾸고, 전문가 모델과 계층으로 결합하는 세 가지 접근을 소개한다.
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엔비디아 연구원이 TTIC 강연에서 파운데이션 모델로 범용 로봇의 뇌를 만드는 방법을 설명했다. 행동을 텍스트로 출력하고, 점군을 정투상 이미지로 바꾸고, 전문가 모델과 계층으로 결합하는 세 가지 접근을 소개한다.
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서울대 시각정보처리 연구실이 2026년 연구를 직접 소개했다. 비디오 요약의 진짜 병목은 어디인지, 멀티모달 LLM의 레이어는 왜 낭비되는지, 사진 몇 장으로 움직이는 물체를 어떻게 복원하는지까지 정리했다.
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렌즈 초점거리도 촬영 각도도 모르는 흔들린 사진 몇 장. 네이버랩스 유럽의 MUSt3R는 두 장씩 짝짓는 방식을 버리고 메모리 구조를 도입해 다중 시점을 한 번에 3D 공간으로 복원한다. 논문의 구조와 실험 결과를 살펴본다.
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