연구진이 로봇 조작을 위한 새로운 임베디드 테스트 시간 스케일링 프레임워크 E-TTS를 공개했어요. E-TTS는 추론과 행동 스케일링을 통합하여 역사 정보를 활용한 반복적인 개선을 통해 로봇 조작 성능을 향상시킵니다.
E-TTS는 시각-언어 검증기를 사용하여 샘플링된 후보를 평가하고, 기존 방식과 달리 피드백 생성으로 반복 개선 메커니즘을 도입하여 효율성과 적응력을 높입니다.
시뮬레이션 환경에서 최대 33.14%, 실제 환경에서 최대 26.62%의 성능 향상을 달성하며, 추가 데이터 수집이나 재학습 없이 성능을 개선할 수 있습니다.
E-TTS는 모듈화된 구조로 다양한 환경과 모델에 유연하게 적용 가능하며, 4개의 벤치마크에서 성능 향상을 입증했습니다.