Physical AI 시장 558억 달러 투자 및 NVIDIA Isaac 중심의 표준 스택 전환
Physical AI raised $55.8 billion in six months. The Robots are ready but your company might not be.
$1,500 이하 하드웨어 기반 Physical AI 실무 역량 증명 로드맵
9 GitHub Projects Worth Building If You're Serious About Physical AI and Robotics
현대, 4,900억원에 Boston Dynamics 잔여 지분 인수해 완전 자회사화
현대차, Boston Dynamics 지분 100% 확보 통한 2028년 공장 내 Atlas 투입 전략
VLA 모델의 Fine-tuning 시 발생하는 Imitation Learning 퇴행 현상 검증
VLA or IL? A Controlled Dataset for Testing Whether Finetuning Turns Your VLA into a Fancy Imitation Learner
C/C++ Symbolic Constant 최적 선택을 통한 타입 안전성 및 스코프 관리 확보
Symbolic Constant Conundrum
VLA에서 WAM으로의 전환을 통한 물리 엔진 없는 로봇 제어 구현
VLAs are dead, long live World Action Models - a summary of Jim Fan's Robotics End Game talk
Jetson Orin Nano 8GB 기반 Gemma 4 VLA의 Local-first 최적화 구현
Gemma 4 VLA chạy cục bộ trên Jetson Orin Nano 8GB
Jetson Orin Nano 8GB 기반 Gemma 4 VLA 로컬 추론 시스템 구현
Gemma 4 VLA Demo on Jetson Orin Nano Super
2만 시간 Human 데이터 기반 Dexterity Scaling Law 달성한 3B VLA 모델
NVIDIA Isaac GR00T N1.7: A Foundation Model for Humanoid Robots
Embodied Reasoning 강화를 통한 로봇 자율 제어 모델 Gemini Robotics-ER 1.6 공개
Gemini Robotics-ER 1.6
에너지 100배 절감, Neuro-symbolic AI의 구조적 최적화 전략
Neuro-symbolic AI Cuts Energy 100 : Change the Problem
체화된(Embodied) 로봇 지능의 산업화
데이터 제약을 넘어 Physical AI로 진입하는 로봇 지능의 산업화 전략