RoboEvolve는 로봇 조작의 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 VLM 플래너와 VGM 시뮬레이터를 결합하는 새로운 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 낮에는 물리적으로 기반한 행동 발견을 촉진하고 밤에는 실패를 분석하여 정책 최적화를 안정화하는 방식으로 작동합니다. 실험 결과 RoboEvolve는 기존 방식보다 훨씬 효율적이며, 500개의 비표시 데이터만으로도 뛰어난 성능을 보였습니다.