연구팀이 Unitree G1-Edu 휴머노이드 로봇과 GR00T N1.6 모델을 활용해 슈퍼마켓 식료품 보충 작업을 수행하는 VLA 프레임워크 'DEED'를 공개했어요. DEED는 데이터 효율적인 추가 학습 파이프라인, 경험 기반 개선, 잠재 공간 분석 도구로 구성돼요.
기존 방식 대비 데이터 의존성을 줄이고 시각적 하이라이팅을 통해 성능을 개선했어요. 연구 결과, 데이터 설계와 맞춤형 추가 학습만으로도 실제 환경에서 유능한 시스템을 구축할 수 있다고 밝혔어요.
연구팀은 DEED가 시스템 통합 문제 해결에 초점을 맞춰야 하며, 모델 구조보다 데이터 설계가 더 중요하다는 점을 강조했어요. 단일 GPU로도 충분히 성능 향상이 가능하다고 설명했어요.