# 진행 상황 보고 (2026-01-11)

## ✅ 완료된 작업

### 1. RoboVLMs Pretrained VLM 분석 및 구현

#### Pretrained Checkpoint 다운로드
- **파일**: `kosmos_ph_google-robot-post-train.pt` (6.35GB)
- **위치**: `pretrained_ckpts/checkpoints/`
- **구조**: VLM (1.80B params) + Action Head (41M params, 7DoF)

#### 키 매핑 구현
- **파일**: `RoboVLMs_upstream/robovlms/model/backbone/base_backbone.py`
- **라인**: 107-140
- **기능**: Pretrained checkpoint에서 VLM weights만 추출하여 로드
- **결과**: 886개 weights 로드 성공 (Missing: 0, Unexpected: 0)

#### 검증 완료
- `test_pretrained_transfer.py`: VLM 로드 및 inference 테스트 ✅
- `analyze_kosmos_structure.py`: Frozen/Trainable 파라미터 분석 ✅
- `test_frozen_vlm_proof.py`: Frozen VLM 증명 실험 ✅

### 2. Frozen VLM 증명 실험 결과

| 항목 | 결과 |
|------|------|
| VLM Frozen 상태 | ✅ 885/886 파라미터 Frozen |
| Action Head Trainable | ✅ 24/24 파라미터 Trainable |
| 이미지 반응 (다른 이미지) | ✅ 차이=0.073 |
| **Instruction 반응 (다른 instruction)** | ❌ **차이=0.000** |

**핵심 발견**: Frozen VLM 상태에서 LEFT/RIGHT instruction을 완전히 무시함

### 3. RoboVLMs 아키텍처 종합 분석

**문서**: `docs/robovlms_architecture_analysis.md`

#### 링크별 분석 완료
1. ✅ base_backbone.py - 핵심 함수 (_trainable_params_setup, forward_continuous)
2. ✅ HuggingFace checkpoints - 4개 pretrained 모델 확인
3. ✅ HuggingFace README - 사용법 분석
4. ✅ policy_head/ - LSTMDecoder 구조 분석 (7DoF)
5. ✅ CALVIN config - 공식 설정과 우리 설정 비교

#### 핵심 차이점 발견
- **공식 RoboVLMs**: `freeze_backbone: false` → VLM도 함께 학습됨
- **우리 전략**: `freeze_backbone: true` → VLM Frozen, Action Head만 학습

### 4. Pretrained VLM 기반 학습 시작

#### Config 생성
- **파일**: `Mobile_VLA/configs/mobile_vla_pretrained.json`
- **전략**: RoboVLMs Pretrained VLM (Frozen) + 2DoF Action Head (새로 학습)

#### 학습 현황 (Epoch 0)
- **진행**: 57/3534 iterations (2%)
- **Loss**: ~0.4-0.5
- **RMSE**: ~0.6-0.7
- **속도**: 1.58 it/s
- **예상 시간**: ~37분/epoch

#### VLM 상태
- **Frozen**: ✅ 1.65B params (99.23%)
- **Trainable**: ✅ 12.7M params (0.77%, Action Head only)

## 📊 주요 발견사항

### 1. Instruction Grounding 문제
- VLM Frozen 상태에서는 instruction을 구분하지 못함
- RoboVLMs Pretrained VLM은 이미 Robot 도메인에서 학습되어 instruction 이해 능력 있음
- Action Head만 학습해도 instruction grounding 가능성 있음

### 2. 전이학습 전략
```
HuggingFace Kosmos-2 (일반 VLM)
  ↓ [Pre-training by Microsoft]
Google Robot Data
  ↓ [Fine-tuning by RoboVLMs - VLM + Action Head 함께]
kosmos_ph_google-robot-post-train.pt
  ↓ [우리 전략: VLM Frozen, Action Head 교체]
Mobile VLA (2DoF)
```

## 📁 생성된 파일

### Config
- `Mobile_VLA/configs/mobile_vla_pretrained.json`

### 분석 스크립트
- `scripts/test_frozen_vlm_proof.py` - Frozen VLM 증명 실험
- `scripts/analyze_kosmos_structure.py` - 모델 구조 상세 분석
- `scripts/analyze_pretrained_ckpt.py` - Checkpoint 구조 분석
- `scripts/test_pretrained_transfer.py` - VLM 로드 검증
- `scripts/test_pretrained_vlm_load.py` - 통합 테스트
- `scripts/test_pretrained_direct_load.py` - 직접 로드 테스트

### 학습 스크립트
- `scripts/train_active/train_pretrained_vlm.sh`

### 문서
- `docs/robovlms_architecture_analysis.md` - 종합 분석 문서

## 🔄 다음 단계

1. **Epoch 0 완료 대기** (진행 중)
2. **Validation 성능 확인**
3. **LEFT/RIGHT Ablation Test** - Instruction grounding 검증
4. **성능 비교**:
   - 기존 Chunk5 (Kosmos-2 scratch)
   - Pretrained VLM + 2DoF Action Head

## 💡 예상 효과

- ✅ VLM이 이미 Robot instruction 이해 능력 보유
- ✅ Instruction grounding 개선 기대
- ✅ 메모리 효율적 (VLM Frozen)
- ✅ 빠른 수렴 가능성