연구진이 로봇 제어를 위한 비디오 사전 훈련 패러다임 'LingBot-Video'를 공개했어요. MoE(Mixture-of-Experts) 구조를 채택하여 모델링 능력과 추론 효율성을 높였어요. 로봇 관점의 데이터와 다차원 보상 시스템을 활용하여 물리적 현실성과 작업 완료를 강화했어요.
LingBot-Video는 기존 비디오 생성 모델의 도메인 불일치 문제를 해결하고, 로봇 제어에 필요한 효율성과 현실성을 개선하는 데 초점을 맞췄어요. 인터넷 비디오 데이터에 로봇 관련 영상을 추가하고, 물리적 타당성과 작업 완료를 위한 보상 시스템을 개발했어요.