무엇을 찾으세요?

시뮬레이션과 실제 환경 모두에서 로봇 정책 적응 성공률을 2.5배 이상 높이는 새로운 방식이 필요한 상황에서, 외부 데이터 수집 없이 모델 자체의 피드백 루프로 학습하는 접근법을 제시한다.

실전 배포 데이터 252,557개에서 자동으로 테스트 벤치마크를 만드는 기법이 공개됐으며, 현재 최고 성능의 LLM들도 이 벤치마크에서 평균 26.7%의 낮은 통과율만 기록해 에이전트 시스템의 개선 과제를 명확히 한다.

13개 플랫폼을 하나의 표준으로 지원하는 388개 규모의 스킬 라이브러리로, 엔지니어부터 C레벨 경영진까지 모든 역할의 AI 코딩 에이전트 능력을 한 번에 확장할 수 있다.