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Skild S1

Skild AI · 2026-08(Skild)/2026-09(NVIDIA)

VA2026 신규미공개미공개

영상 시연 하나로 새 과제를 가중치 갱신 없이 수행하는 인컨텍스트 학습 VA다.

논문

논문 없음 · 관련 LocoFormer: Generalist Locomotion via Long-context Adaptation

개요

분류

2026 신규

유형

VA

발표

2026-08(Skild)/2026-09(NVIDIA)

기관

Skild AI

가중치 공개

아니오

파라미터

미공개

구조

백본 LLM

미공개

비전 인코더

—

액션 헤드

영상 시연 프롬프트 인컨텍스트 학습 (미공개)

청크

미공개

제어 주기

미공개

구조 원문 요약

처음부터 인컨텍스트 학습기로 설계; 영상 시연 1개를 프롬프트로 받아 로봇 액션 출력(가중치 갱신 없음); 세부 미공개

학습

사전학습 가속기

NVIDIA AI 인프라 (GPU 종류·수 미공개)

사전학습 기간

미공개

사전학습 스텝·배치

미공개

GPU·TPU-시간

미공개

파인튜닝

없음 (배치 시 인컨텍스트 학습, 가중치 갱신 없음)

데이터 종류

실로봇 텔레옵 + UMI + 사람 영상(1인칭) + 시뮬레이션·합성

데이터 규모

총량 미공개; 사전학습 데이터 풀 부분집합으로 1k–100k시간 스케일링 연구

주요 데이터셋

미공개

태스크·평가

통제 연구(사전학습 풀 부분집합 1k–100k시간): 1k시간 언어 53%·ICL 43%, 100k시간 언어 9%·ICL 66%; 학습한 장기 과제 96%; 시연→자율 실행 11분(화분 심기)

로봇

양팔 로봇 (기종 미기재)

추론

추론 장치·속도

미공개 (NVIDIA TensorRT 사용, NVIDIA 블로그)

추론 메모리

미공개

가중치 bf16 (계산)

미공개

실행 위치

미공개

강화학습 · 베이스

강화학습

미공개 · 학습 방식 세부 미공개

베이스 제어

고정 · 베이스·보행 언급 없음 (양팔 조작으로 보임, 기종 미기재)

비고

핵심 특징

영상 시연 하나로 새 과제를 가중치 갱신 없이 수행하는 인컨텍스트 학습 VA다. 100k시간 학습에서 ICL 66%로 언어 조건 VLA 9%를 앞섰다.

비고

날짜 상충(두 1차 출처): Skild 블로그 2026-08-18, NVIDIA 블로그 2026-09-10 게시('launched last week'). 장기 과제(4분 초과) 시연 380개 수집에 텔레옵 50–100시간. NVIDIA는 영상 1개가 실습 예시 약 380개에 해당한다고 설명.

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