- 홍콩대가 시뮬레이션과 실제 로봇 조작을 함께 평가하는 RoboDojo 벤치마크를 개발했다.
- 이 플랫폼은 30개 로봇 정책, 42개 시뮬레이션 과제, 18개 실제 환경 과제로 구성된다.
- 초기 평가에서 최고 성능 AI 모델은 실제 로봇 과제 성공률 12.8%를 기록해 인간 전문가와 큰 격차를 보였다.

홍콩대 멀티미디어 연구실(MMLab)이 주도한 RoboDojo는 로봇 조작 정책을 가상 환경과 실제 환경에서 같은 틀로 비교하기 위한 평가 플랫폼이다. 참여 연구진은 캘리포니아대 버클리, 칭화대 등을 포함한 약 20개 대학과 협력했다.

기사에 따르면 기존 평가는 서로 다른 하드웨어·시뮬레이션 환경·점수 체계를 써 모델 간 비교와 실제 환경으로의 성능 이전을 판단하기 어려웠다. RoboDojo는 일반화, 기억, 정밀 조작, 여러 단계에 걸친 과제 수행을 평가하며, 초기 결과는 현재 로봇 AI가 실제 환경에서 안정적으로 작동하기까지 해결할 과제가 남아 있음을 보여준다.

HKU Researchers Develop Unified Benchmark for Physical AI

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