연구진은 인형 로봇 제어를 위한 행동 기반 모델(BFM)의 확장 가능성을 연구했어요. 학습 패러다임, 행동 데이터, 모델 아키텍처를 조율하여 성능을 향상시켰고, 시뮬레이션과 실제 환경에서 테스트했어요. 새로운 접근 방식은 기존 제어 방식 대비 테스트 세트에서 MPKPE를 현지 모드에서 10% 이상, 글로벌 모드에서 82% 이상 감소시켰어요.