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OmniXtreme이라는 확장 가능한 프레임워크가 휴머노이드의 'generality barrier' 문제를 해결한다고 발표. 두 단계 방법을 제시: 스페셜리스트 정책의 스킬을 집약하는 flow-matching 사전학습과 구동 특성을 반영하는 actuation-aware 사후학습으로, 스킬 라이브러리 확장에도 동작 추적 정밀도를 유지한다고 주장.
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OmniXtreme is a scalable framework that solves the 'generality barrier' in humanoids, keeping motion tracking precise even as skill libraries expand. Two-step method: - Flow-matching pretraining to aggregate skills from specialist policies - Actuation-aware post-training to