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1.    Optimus의 신경망 아키텍처 테슬라 Optimus의 인공지능 소프트웨어는 자율주행 FSD(Full Self-Driving) 시스템의 신경망 아키텍처를 기반으로 발전했습니다. 실제로 Optimus는 테슬라 FSD 컴퓨터(자율주행 차량에 쓰이는 HW3/HW4 칩셋)를 그대로 두뇌로 사용하며, FSD에서 활용된 뉴럴 네트워크 스택을 공유합니다​. 예를 들어, 자율주행에 쓰이는 Occupancy Network(점유 공간 신경망)을 Optimus에도 적용하여, 카메라 입력으로부터 주변 환경의 3D 공간 지도를 생성하는 방식이 그대로 활용됩니다​. 다만 Optimus용으로는 실내 환경과 물체 조작에 맞춰 훈련 데이터를 새로 수집하고 네트워크를 재훈련해야 했습니다​[notateslaapp.com]. 이..

1. People keep putting fake walls in front of Teslashttps://www.theverge.com/news/634130/tesla-fsd-wile-e-coyote-youtube-test-cybertruck이 뉴스 작가는 USB-C를 통해 플러그인하는 전기 자동차 생활 방식을 좋아합니다. 그는 The Verge에 합류하기 전에 15년 이상 IT 지원 업무를 수행했습니다.유튜버 마크 로버의 테슬라 가짜 벽 테스트에 대한 반응으로 누군가 비디오를 만들어 보여주었습니다...2. Wayve CEO shares his key ingredients for scaling autonomous driving techhttps://techcrunch.com/2025/03/21/wayv..

1. People keep putting fake walls in front of Teslashttps://www.theverge.com/news/634130/tesla-fsd-wile-e-coyote-youtube-test-cybertruck이 뉴스 작가는 USB-C를 통해 연결되는 전기차 생활과 관련된 것들을 좋아합니다. 그는 The Verge에 합류하기 전에 15년 이상 IT 지원 분야에서 근무했습니다.유튜버 마크 로버의 테슬라 가짜 벽 테스트에 누군가가 비디오로 대응했습니다...2. Wayve CEO shares his key ingredients for scaling autonomous driving techhttps://techcrunch.com/2025/03/21/wayve-ceo-share..

II. 테슬라와 웨이모의 철학과 전략자율주행 시장에서 테슬라와 웨이모는 각기 다른 기술적·전략적 선택을 통해 눈에 띄는 성과를 거두고 있습니다. 전자는 카메라·딥러닝을 통한 비전(Vision) 우선주의를 내세우며, 후자는 라이다(LiDAR)+HD 맵 기반의 안정적 레벨4 달성에 집중해 왔습니다. 이 장에서는 두 회사가 어떤 철학을 추구하는지, 그로부터 파생되는 비용·확장성·기술 난이도 측면의 차이가 무엇인지, 그리고 궁극적으로 어떤 자율주행 패러다임을 지향하는지 살펴봅니다.  1. 테슬라의 비전(Vision) 우선주의: “카메라만으로 세계를 본다”1) 라이다 배제와 카메라 기반 학습테슬라는 초창기부터 “라이다는 비용이 지나치게 높고, 대중화에 불리하다”는 논리를 내세웠습니다. 대신 카메라를 통해 인간의 ..

AI 에이전트는 복잡한 목표를 달성하기 위해 목표 결정, 정보 획득, 작업 구현의 세 단계로 이루어진 워크플로를 따릅니다. 먼저 에이전트는 사용자로부터 받은 명령이나 목표를 분석하여 최종 결과를 산출하기 위한 전체 계획을 수립하고, 이를 여러 개의 실행 가능한 작은 작업으로 분할합니다. 이후 목표 달성에 필요한 정보를 확보하기 위해 인터넷 검색, 내부 데이터베이스 조회, 다른 에이전트와의 상호작용 등을 활용하여 필요한 데이터를 수집합니다. 마지막으로 수집된 데이터를 바탕으로 각 작업을 체계적으로 수행하고, 작업 완료 후 다음 단계로 넘어가며, 외부 피드백과 자체 로그를 활용해 진행 상황을 평가하고 필요 시 전략을 재조정합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰 추천 에이전트는 사용자의 선호도를 파악한 뒤 관련 ..

AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 다양한 환경에서 작동하며, 이러한 성능을 구현하기 위해 아래와 같은 핵심 구성 요소가 필요합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑 추천 에이전트, 재난 대응 로봇, 고객 상담 챗봇 등 다양한 형태의 에이전트는 서로 다른 아키텍처, 기능, 프로그램 요소를 활용하여 목표를 달성합니다. 아키텍처아키텍처는 에이전트가 작동하는 기반으로, 물리적 장치나 소프트웨어 프로그램, 또는 이 둘을 결합한 형태로 구현될 수 있습니다. • 물리적 아키텍처재난 상황에서 무너진 건물 내부를 수색하는 로봇 에이전트는 센서(카메라, 열감지기), 액추에이터(바퀴, 로봇 팔), 모터 등으로 구성된 하드웨어를 갖추고, 실시간으로 장애물을 피하며 인명을 수색합니다. • 소프트웨어 아키텍처온라인 교육 플랫폼..

1. People keep putting fake walls in front of Teslashttps://www.theverge.com/news/634130/tesla-fsd-wile-e-coyote-youtube-test-cybertruck이 뉴스 작가는 USB-C를 통해 충전하는 전기차 생활과 이와 관련된 것들을 좋아합니다. 그는 The Verge에 합류하기 전에 15년 이상 IT 지원 업무를 수행했습니다.유튜버 Mark Rober의 테슬라 가짜 벽 테스트에 대한 반응으로 누군가 비디오를 제작해 보였습니다...2. Oracle is giving your business the chance to create its own AI agentshttps://www.techradar.com/pro/oracl..

시뮬레이션과 물리 기반 AI의 로봇 학습에서의 역할1.    Sim-to-Real 기법의 중요성과 도전 과제Sim-to-Real(시뮬레이션에서 현실로)은 로봇이 가상 환경에서 학습한 모델이나 정책을 실제 물리적 로봇에 이식하는 기술을 말합니다. 이는 로봇 학습에서 중요한 역할을 하지만, 이식 과정에서 이른바 “현실 격차”(reality gap)라는 큰 도전이 존재합니다. 시뮬레이터는 현실 세계의 물리나 센서 특성을 완벽히 재현할 수 없기 때문에, 시뮬레이션에서 잘 동작하던 로봇 제어 정책이 실제 로봇에서는 예상과 다르게 실패할 수 있습니다​[ar5iv.labs.arxiv.org]. 예를 들어 시뮬레이션에서는 마찰계수나 센서 잡음 등을 단순화하거나 이상적으로 가정하지만, 실제 환경에서는 변수가 훨씬 많고 ..