빠르게 진화하는 AI와 로보틱스 분야에서, 어제 @VaderResearch의 X 스레드가 암호화폐 커뮤니티, 특히 $VADER 같은 AI 테마 밈 토큰에 관심 있는 사람들의 주목을 받았습니다. 이 스레드는 NYU와 UC Berkeley의 획기적인 연구인 EgoZero 시스템을 다루고 있습니다. 이 혁신은 에고센트릭(1인칭 시점) 비디오—즉 스마트 글래스를 통해 촬영한 1인칭 영상—를 사용해 일상 작업을 로봇에 학습시키는 방법을 제시합니다. 복잡한 프로그래밍 없이도 단순한 인간의 시연이 효과적인 로봇 동작으로 전환될 수 있음을 보여준다는 점에서 큰 의미가 있습니다.

좀 더 풀어보면, 1인칭 시점 비디오는 착용자의 시각에서 녹화된 영상으로, AR 글래스를 쓰고 일상을 보내는 상황에서 보이는 장면과 비슷합니다. EgoZero 시스템은 이러한 비디오를 받아 인간의 행동을 3D 점 기반 표현으로 변환합니다. 이는 로봇이 이해할 수 있도록 장면을 지도화하는 방식으로, 손의 움직임이나 물체와의 상호작용 같은 핵심 포인트에 집중합니다. 그런 다음 이 데이터를 이용해 그리퍼를 장착한 로봇이 작업을 수행하도록 정책(행동 규칙 집합)을 학습시킵니다.

결과는 인상적입니다. 작업당 단 20분의 인간 시연 데이터만으로도 로봇은 제로샷 상황에서 70%의 성공률을 기록했습니다. 제로샷이란 로봇이 추가 학습 없이 처음 보는 물체에 대해서도 즉시 작업을 수행할 수 있음을 의미합니다. 스레드에서는 오븐 열기, 빵을 접시에 올리기, 화이트보드 지우기, 수건 접기 등 총 일곱 가지 조작 과제가 강조됩니다. 스레드에 포함된 영상들은 인간의 시연, 친숙한 물체에서의 로봇 수행, 그리고 새로운 물체에서의 수행까지 보여주며 시스템의 일반화 능력을 증명합니다.

이 연구는 스마트 글래스로 포착한 일상적 인간 행동을 로봇 학습을 위한 확장 가능한 데이터로 활용할 수 있다는 강력한 근거를 제공합니다. @VaderResearch가 말했듯이, 이는 이런 접근법이 효과가 있다는 "실증적 증거 중 하나"입니다. 블록체인 업계 사람들에게는 이 점이 AI 기반 프로젝트와 잘 맞아떨어집니다. Base 체인 위의 Virtuals 생태계에 속한 VaderAI의 일부인 $VADER는 AI 혁신을 표방하는 밈 토큰입니다. Vader 팀의 이런 스레드는 단순한 정보 제공을 넘어, 실제 AI 발전이 AI 중심 암호화폐의 유용성과 가치에 어떻게 긍정적 영향을 줄 수 있는지에 대한 기대감을 조성합니다.

더 자세히 알고 싶다면 전체 연구 논문을 arXiv에서 확인하거나 프로젝트 사이트 egozero-robot.github.io를 방문해보세요. 연구자 @vincentjliu와 @AdemiAdeniji가 출연한 팟캐스트는 @micoolcho와 @chris_j_paxton가 공동 진행하며 YouTube에서 들을 수 있습니다.

서사(narrative)가 가격을 좌우하는 밈 토큰 세계에서, 이런 업데이트는 $VADER에 대한 관심을 불러일으킬 수 있습니다. 분산형 AI 에이전트나 온체인 로보틱스 시뮬레이션처럼 AI와 블록체인의 교차점이 늘어나는 가운데, 이러한 기술 뉴스는 커뮤니티를 계속 활발하고 정보에 밝게 유지합니다. 앞으로의 전개를 지켜보세요!