# 현재 상황 요약 (2025-12-10 08:50)

## Case 8 학습 중간 결과

### 핵심 발견

**Case 5 여전히 최고**:
- Case 5 Val Loss: **0.000532**
- Case 8 Val Loss: **0.004** (7.5배 높음)
- abs_action 전략은 방향 정확도를 보장하지만 성능 저하

### 학습 진행 상황

| Case | 상태 | Val Loss | 비고 |
|:---:|:---|:---:|:---|
| Case 5 | 완료 | 0.000532 | 최고 성능 |
| Case 8 | 진행 중 (Epoch 4, 60%) | 0.004 | 방향 보장 |
| Case 9 | 대기 | - | 시작 안함 |

### 업데이트된 전략

**미팅 제안**:
1. **주력**: Case 5 (최고 성능)
2. **백업**: Case 8 (방향 정확도 100%)
3. **전략**: Case 5로 배포 → 문제 시 Case 8

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## 실험 결과 종합

### 전체 케이스 순위

| 순위 | Case | Val Loss | 배수 | 특징 |
|:---:|:---|:---:|:---:|:---|
| **1** | **Case 5** | **0.000532** | **1x** | No Chunk (최고) |
| 2 | Case 8 | 0.004 | 7.5x | No Chunk + Abs |
| 3 | Case 4 | 0.016 | 30x | Right Only |
| 4 | Case 1 | 0.027 | 50x | Baseline |
| 5 | Case 2 | 0.048 | 90x | Xavier Init |
| 6 | Case 3 | 0.050 | 94x | Aug + Abs |

### 핵심 인사이트

**1. 단순한 것이 최고**
- Case 5 (Baseline + No Chunk) > Case 8 (+ abs_action)
- 특수 전략은 오히려 성능 저하

**2. No Chunk의 강력함**
- Chunk 10→1 변경: 30배 성능 향상
- abs_action 추가: 7.5배 성능 저하

**3. Trade-off 존재**
- 성능 <-> 안정성
- Case 5: 높은 성능, 방향 검증 필요
- Case 8: 중간 성능, 방향 100% 보장

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## 미팅 준비 상태

### 완료된 작업
- [x] 전체 16개 케이스 분석
- [x] Case 8 학습 진행 (중간 결과)
- [x] VLA 문헌 조사
- [x] 시각화 (2개 그래프)
- [x] 발표 자료 (상세 + 15분 스크립트)

### 업데이트 필요
- [x] Case 8 중간 결과 포함
- [x] 최종 순위 업데이트
- [x] abs_action 효과 분석 추가

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## 다음 액션

### 즉시
1. Git 커밋 및 푸시
2. Case 8 완료 대기 (옵션)

### 미팅 시
1. Case 5 배포 제안
2. Case 8 백업 계획 설명
3. 로봇 실증 테스트 일정 수립

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**업데이트**: 2025-12-10 08:50  
**다음**: Git 푸시 후 미팅 대기