# 단기 방향성 및 로드맵 (2025-12-09 ~ 12-11)

## 🎯 목표

**12월 10일 미팅**에서 발표할 수 있는 완성된 결과 도출

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## 📅 일정별 작업

### 12월 9일 (오늘) - 실험 및 분석

| 시간 | 작업 | 상태 |
|:---|:---|:---:|
| 07:30 | abs_action 학습 시작 | 🔄 진행 중 |
| ~08:30 | abs_action 학습 완료 예상 | ⏳ |
| 08:30 | abs_action 테스트 및 평가 | 📋 |
| 09:00 | 비교 분석 (`compare_experiments.py`) | 📋 |
| 10:00 | 결과 정리 및 시각화 | 📋 |
| 12:00 | 발표 자료 초안 | 📋 |

### 12월 10일 (내일) - 미팅

| 시간 | 작업 |
|:---|:---|
| 오전 | 발표 자료 완성 |
| 미팅 | 결과 발표 및 피드백 |
| 오후 | 피드백 반영 계획 수립 |

### 12월 11일 - 후속 작업

- 추가 실험 (필요시)
- 논문 초안 작성

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## ✅ 현재 완료된 작업

1. **문제 진단**
   - action_token 초기화 문제 발견
   - VLM-Action 연결 한계 분석

2. **해결책 구현**
   - 방향 추출 방식 (100% 정확도)
   - abs_action 학습 (진행 중)
   - Hybrid Action Head 구현

3. **문서화**
   - VLA 학습 최적화 전략
   - 파이프라인 타당성 분석
   - 실험 계획 정리

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## 🔄 진행 중인 작업

### abs_action 학습
```
현재: Epoch 1/10
예상 완료: ~08:30 KST
```

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## 📋 대기 중인 작업

### 우선순위 높음
1. [ ] abs_action 학습 완료 후 테스트
2. [ ] 전체 실험 비교 분석
3. [ ] 발표 자료 준비

### 우선순위 중간
4. [ ] OpenVLA style 학습 (27 epochs)
5. [ ] Hybrid head 통합 학습
6. [ ] 실제 로봇 테스트

### 우선순위 낮음 (필요시)
7. [ ] No chunking 실험
8. [ ] 추가 데이터 수집
9. [ ] 다른 VLM 백본 테스트

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## 📊 미팅 발표 구조 (안)

### 1. 문제 정의 (5분)
- Mobile Navigation에 VLA 적용
- Left/Right 방향 구분 태스크

### 2. 발견된 문제 (5분)
- action_token 구조적 한계
- 언어 조건부 학습 실패

### 3. 해결책 (10분)
- 방향 추출 방식 (100% 정확도)
- 다양한 실험 케이스 비교

### 4. 결과 (5분)
- 정량적 성능 비교
- 정성적 분석

### 5. 결론 및 향후 계획 (5분)
- 방법론 정당화
- 논문 방향

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## 🚨 주의사항

### 학습 모니터링
```bash
# abs_action 학습 상태
tail -f logs/train_abs_action_20251209_073008.log

# GPU 상태
nvidia-smi

# 프로세스 확인
ps aux | grep main.py
```

### 학습 완료 확인
```bash
# 체크포인트 확인
ls -lh runs/mobile_vla_kosmos2_abs_action_20251209/*/mobile_vla_finetune/*/*.ckpt
```

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## 💡 핵심 메시지

> "VLA 모델에서 언어 조건부 action 학습의 핵심은 **태스크 설계**입니다.
> 방향(discrete)과 크기(continuous)를 분리하는 것이 효과적입니다."

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작성일: 2025-12-09 07:50