RFM on 내가 먼저 엿보고 온 시간들

Gemini On-Device, RFM의 경량화는 어디까지 왔는가?

Wed, 02 Jul 2025 00:00:00 +0000

로봇에게 두뇌를 심는다는 것은 이제 AI 서버를 연결하는 일이 아니라,
그 자체로 ‘두뇌’를 로컬에 직접 넣는 일이 되고 있다.

로봇의 두뇌, 어디까지 작아질 수 있을까?

RFM(Robot Foundation Model)의 핵심은 다양한 센서 입력을 통합하고,
상황에 맞는 행동을 생성해내는 범용 추론 능력이다.
하지만 지금까지의 대부분 RFM은 클라우드 연산에 의존하고 있었다.

연산 성능과 메모리 요구가 높고
지연 시간, 연결 문제도 존재했다

DeepMind의 해답: Gemini Robotics On-Device

2025년 6월, Google DeepMind는
[RoboCat, RT-X 등의 연장선]에서 새로운 시도를 공개했다:

Robot Foundation Model, 로봇의 GPT가 온다

Mon, 30 Jun 2025 00:00:00 +0000

내가 먼저 엿보고 온 시간들. 그 시작점은 RFM이었다.

RFM이란?

RFM(Robot Foundation Model) 은 텍스트, 비전, 행동(action) 등 다양한 멀티모달 입력을 통합하여
로봇이 상황을 이해하고, 판단하고, 스스로 움직일 수 있게 해주는 범용 인공지능 모델이다.

GPT가 언어의 뇌라면, RFM은 로봇의 시각·행동까지 포함된 진짜 두뇌라고 할 수 있다.

왜 RFM이 중요한가?

기존 로봇은 대부분 특정 작업만 하도록 프로그래밍되었다.
하지만 RFM은 다음과 같은 특징을 갖는다:

💡 다양한 상황에 적응할 수 있는 범용성
🧠 사전 학습을 통해 빠른 행동 실행이 가능한 추론 기반 구조
🔄 실제 환경에서의 fine-tuning 없이도 행동 가능

기존 방식: Rule-based task-specific →
RFM 기반: One-model for many-tasks