이 프로젝트의 기능
이 저장소에는 로봇 제어에 GPT 6 Astra를 사용하는 평가 코드와 이중 언어 기술 보고서가 포함되어 있습니다. 10개의 RoboDojo 작업에서 작업당 5개의 정렬된 사례를 사용해 GPT 6 Astra Direct와 π₀.₅의 행동을 검토하고 선택적으로 수정하는 하이브리드 정책을 비교합니다.
하이브리드 정책의 평균 Score는 62.60이며 성공률은 48%입니다. 실행된 제어 단계 중 14.4%에서 GPT 수정이 사용되었습니다. GPT 6 Astra Direct는 사용 가능한 네이티브 점수가 있는 48개 에피소드에서 성공률 26%, 평균 Score 37.81을 기록했습니다. 두 성공률 모두 선정된 50개 사례 전체를 사용합니다. 공식 모델 비교는 동일한 시드로 다시 실행한 결과가 아니라, 공개 참조 결과에 재가중치를 적용한 것입니다.
이 릴리스는 기록이 제거된 소스 스냅샷입니다. 인증 정보, 비공개 주석, 원시 모델 세션, 원본 운영 로그, 시뮬레이터 에셋 또는 모델 체크포인트는 포함하지 않습니다. 필요한 시뮬레이터 및 정책 환경은 해당 업스트림 프로젝트에서 별도로 받아야 합니다.
저장소 구조 이해하기
hybrid_rollout/robodojo/에는 시뮬레이터 통합, 정책 서버, 컨트롤러, 스킬 및 스케줄러가 포함되어 있습니다.hybrid_rollout/robolab/에는 별도의 RoboLab 통합이 포함되어 있습니다.hybrid_rollout/report_site/에는 이중 언어 보고서 소스, 갤러리 및 패키징 도구가 포함되어 있습니다.report_web/에는 사전 빌드된 보고서와 21개의 기사 클립이 포함되어 있습니다.public_results/에는 선정된 사례의 메타데이터, 점수, 시드 및 출처 정보가 포함되어 있습니다.licenses/에는 서드파티 고지가 포함되어 있습니다.
프로덕션 웹사이트에는 전체 동영상 갤러리가 포함되어 있으며 별도의 저장소에서 관리됩니다. RoboDojo 웹사이트는 평가 동영상 100개와 갤러리 클립 43개를 제공합니다. RoboLab 갤러리는 세 가지 방법, 10개의 작업 및 5회의 시험을 다루는 녹화물 150개를 제공합니다.
이중 언어 보고서 미리 보기
릴리스를 살펴보는 가장 빠른 방법은 저장소 루트에서 로컬 보고서 미리 보기를 시작하는 것입니다. 미리 보기 서버는 동영상 바이트 범위를 지원하므로 보고서에 포함된 클립을 효율적으로 재생할 수 있습니다.
python3 -m hybrid_rollout.report_site.preview --directory report_web --port 8768브라우저에서 http://127.0.0.1:8768/을 엽니다. 기본 언어는 영어입니다. 언어 버튼을 사용하거나 ?lang=zh를 추가해 중국어로 전환할 수 있습니다.
정적 report_web/ 디렉터리는 표준 HTTP 서버로 호스팅할 수도 있습니다. 공개 GitHub Pages에는 컴파일된 정적 보고서와 선정된 미디어만 제공되며, 주석 API나 롤아웃 서비스는 노출되지 않습니다.
보고서 프런트엔드 다시 빌드하기
보고서를 다시 빌드하려면 고정된 Vite 버전과 호환되는 Node.js를 사용합니다. 이 릴리스에는 Node 24가 사용되었습니다. 프런트엔드 애플리케이션 디렉터리로 이동해 고정된 의존성을 설치한 후 프로덕션 빌드를 실행합니다.
cd hybrid_rollout/report_site/app
npm ci --ignore-scripts --no-audit --no-fund
npm run build빌드는 보존된 공유 런타임을 검증하고 독립 실행 가능한 dist/index.html을 생성합니다. 해당 파일을 report_web/index.html로 복사하되, data.json, scores.csv, citation.bib, 라이선스 및 미디어는 같은 위치에 유지합니다.
공개 작성 스냅샷이 포함되어 있으므로 이 프런트엔드를 다시 빌드하는 데 비공개 실험 저장소가 필요하지 않습니다. 프런트엔드만 다시 빌드하기 위해 build.py를 실행하지 마십시오. 이 오프라인 증거 추출 유틸리티에는 원본 비공개 궤적 아카이브가 필요합니다.
새 평가 준비하기
새 평가를 실행하려면 외부에 설치된 환경이 필요합니다. 이 저장소는 독립 실행형 시뮬레이터 배포판이 아닙니다.
- Isaac Sim 5.1, 호환되는 RoboDojo 소스 및 에셋, 그리고
π₀.₅OpenPI/JAX 체크포인트를 설치하고 구성합니다. RoboLab에는 자체 환경 및 설정 요구 사항이 있습니다. 각각의 조건에 따라 업스트림 프로젝트에서 이 모든 항목을 받으십시오. hybrid_rollout/robodojo/SOURCE.json을 검토해 기록된 업스트림 리비전과 체크포인트 식별자를 확인합니다.- 별도의 도구 환경, 시뮬레이터 환경, OpenPI/JAX 환경, 체크포인트 및 Codex CLI를 준비합니다. 시뮬레이터 및 정책 환경은 가벼운 저장소 도구와 분리해 유지합니다.
hybrid_rollout/robodojo/cluster.env.example을 복사하거나 검토합니다. 경로, 컨테이너 이미지, 사용자 및 그룹 ID, 인증 파일 경로, 명시적인 사례 식별자를 설정합니다. 공개 내보내기의 경로는 일반적인 예시이며 실행 가능한 클러스터 인증 정보가 아닙니다.hybrid_rollout.robodojo.codex_backend.profiles를 사용해 격리된 롤아웃 인증을 관리합니다. 로그인하거나 리스 작업을 수행하기 전에--help로 CLI를 확인합니다.public_results/evaluation_cases.json을 사용해 정책 간 작업, 장면 및 시드를 정렬합니다. 각 사례에는 하나의 하이브리드 결과와 하나의 Direct 결과가 포함되어 있습니다.
모델은 gpt-6-astra 및 xhigh 추론으로 고정되어 있습니다. 자체적으로 승인된 계정 또는 게이트웨이 액세스가 필요하며, 정책 또는 모델 실행에 비용이 발생할 수 있습니다.
평가 방법 선택하기
정책 모드를 선택하려면 ROLLOUT_EVALUATION_METHOD를 설정합니다.
ROLLOUT_EVALUATION_METHOD=pi05_plus_gptGPT가 π₀.₅의 행동을 검토하고 선택적으로 수정할 수 있는 하이브리드 정책에는 pi05_plus_gpt를 사용합니다. Direct 정책을 선택하려면 다음을 사용합니다.
ROLLOUT_EVALUATION_METHOD=gpt_onlygpt_only는 GPT 6 Astra Direct를 가리키는 내부 CLI 식별자입니다. 이 모드는 π₀.₅를 실행하지 않습니다.
컨테이너 진입점은 hybrid_rollout/robodojo/cluster_entrypoint.sh입니다. 각 컨테이너는 하나의 명시적 케이스를 실행하고, 아티팩트를 저장한 뒤 자체 구성 요소를 정리합니다. 선택 사항인 acp.py 파일은 SenseCore 전용 제출 어댑터입니다. 클러스터별 캠페인 마이그레이션 도우미에는 배포 환경별 계획이 필요하며, 한 번의 명령으로 실행하는 공개 출시 절차가 아닙니다.
재현 가능한 오프라인 테스트 실행
오프라인 테스트에는 tools 의존성이 필요하며, 시뮬레이터와 OpenPI 의존성은 각각 별도의 환경에 따로 설치해야 합니다. 전용 가상 환경에 requirements-tools.txt를 설치한 다음 리포트 및 진단 테스트를 실행합니다.
python3 -m unittest hybrid_rollout.report_site.test_i18n hybrid_rollout.report_site.test_editorial_revision -v
python3 -m pytest hybrid_rollout/robodojo/test_proposal_diagnostics.py hybrid_rollout/robodojo/test_prompt_context.py hybrid_rollout/robodojo/test_network_continue.py이 테스트는 시뮬레이션이나 모델 호출을 수행하지 않습니다. 원본 공유 스토리지, 독점 시뮬레이터 또는 과거 운영 픽스처에 의존하는 테스트는 이 공개 스냅샷만으로 재현할 수 없습니다. 이 릴리스에서는 유료 모델 또는 GPU 실험을 다시 실행하지 않았습니다.
보안 및 배포 지침
codex_backend/profiles.py와 codex_backend/config.toml의 게이트웨이 URL은 예약된 .invalid 자리 표시자를 사용합니다. 선택한 프로필과 일치하는 구성에 권한이 있는 엔드포인트를 직접 명시해 설정하세요. 네트워크에 필요한 경우 ROLLOUT_GATEWAY_NO_PROXY를 설정하세요.
API 키나 auth.json을 절대 커밋하지 말고, 대화형 Codex 홈 디렉터리도 수정하지 마세요. 자격 증명은 제한된 권한으로 저장소 외부에 보관하세요. 과거 프로필 식별자는 호환성을 위해서만 존재하며, 이 릴리스에서는 회사 또는 릴레이 서비스를 구성하지 않습니다.
주석 및 리뷰 도구는 신뢰할 수 있는 로컬 네트워크에서만 사용하세요. 기본 루프백 바인딩을 유지하거나, 서비스를 LAN에서 이용할 수 있도록 하기 전에 인증된 역방향 프록시를 사용하세요. Codex 도구 실행과 시뮬레이터 RPC는 격리된 신뢰 환경 내부에 유지하고, 신뢰할 수 없는 프로그램, 직렬화된 RPC 데이터 또는 궤적 아카이브를 제공하지 마세요.
고급 사용법 및 연구 참고 자료
정책을 비교할 때는 public_results/evaluation_cases.json의 케이스 메타데이터를 사용해 작업, 장면 및 시드의 정렬을 유지하세요. 갤러리 매니페스트에는 각 동영상의 URL, 크기 및 SHA-256이 기록되어 있어 다운로드한 미디어를 검증하는 데 도움이 됩니다.
리포트, 갤러리 및 전체 동영상 모음은 리포트 및 동영상 갤러리에서 확인할 수 있습니다. 프로덕션 웹사이트 소스는 웹사이트 저장소에서 확인할 수 있습니다. RoboLab 갤러리에서는 별도의 RoboLab 녹화물을 제공합니다.
프로젝트 소유 코드에는 MIT 라이선스가 적용됩니다. 타사 구성 요소, 글꼴, 벤치마크 에셋 및 로고에는 각각의 고유한 이용 약관이 적용되므로 THIRD_PARTY_NOTICES.md를 참조하세요. 모델 가중치와 시뮬레이터 에셋은 재배포하지 않습니다.
결론
이 저장소는 평가 및 리포팅용 소스 릴리스로 사용하는 것이 가장 적합합니다. 포함된 리포트를 미리 보고, 정적 프런트엔드를 다시 빌드하고, 이용 가능한 오프라인 테스트를 실행하며, 문서화된 환경 경계를 바탕으로 새로운 RoboDojo 또는 RoboLab 실행을 준비하세요. 모델 또는 시뮬레이터 작업을 시작하기 전에 필요한 업스트림 의존성을 확보하고, 권한이 있는 서비스를 구성하고, 공개 메타데이터에 맞춰 케이스를 정렬하며, 자격 증명과 제어 인터페이스를 보호하세요.