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NVIDIA가 CES 2026에서 발표한 Cosmos Policy는 로봇 제어 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 기존의 비전-언어 모델(VLM) 기반 접근 방식과 달리, 세계 기반 모델(World Foundation Model)을 활용하여 로봇의 동작, 물리적 상태, 성공 점수를 비디오 프레임처럼 인코딩하는 독창적인 방식을 채택했습니다. 이 기술은 LIBERO 벤치마크에서 98.5%, RoboCasa에서 67.1%의 성공률을 달성하며 업계 최고 수준의 성능을 입증했습니다. 특히 실제 ALOHA 양팔 로봇 조작 실험에서도 최고 점수를 기록하여 실용성까지 검증받았습니다.Cosmos Policy의 핵심 원리: 세계 기반 모델 기반 로봇 제어Cosmos Policy는 NVIDIA의 Cosmos Pred..

NVIDIA Cosmos Policy 개요 및 핵심 기술 원리NVIDIA가 2026년 1월에 발표한 Cosmos Policy는 대규모 사전학습 비디오 모델인 Cosmos-Predict2를 로봇 정책(Robot Policy)으로 변환하는 혁신적인 프레임워크입니다. 이 기술의 핵심은 단일 단계 파인튜닝(Single-Stage Fine-Tuning) 방식을 통해 복잡한 아키텍처 수정 없이도 비디오 생성 모델을 실제 로봇 제어에 활용할 수 있다는 점에 있습니다. 기존의 로봇 학습 방법론들이 처음부터 새로운 모델을 훈련하거나 복잡한 다단계 파이프라인을 요구했던 것과 달리, Cosmos Policy는 이미 수백만 개의 비디오에서 학습한 시공간적 패턴과 암묵적 물리 법칙을 그대로 활용합니다.Cosmos Policy의..