분석
LiberAI, 220만 시간이 넘는 인간 경험으로 사전 학습한 월드 액션 모델 Liber-0 공개, 60개 과제 제로샷 성공률 36%는 회사 보고 기준
LiberAI는 220만 시간이 넘는 인간 경험으로 사전 학습한 Liber-0의 제로샷 성공률을 36.0%로 보고한다. 평가는 회사 자체 평가다.
2026년 11월 3일, '피지컬 AI' 스타트업 LiberAI는 로봇 조작을 위한 '월드 액션 모델' Liber-0를 발표했다. 회사에 따르면 220만 시간이 넘는 인간 경험으로 사전 학습했다고 한다. LiberAI는 60개 과제에서 제로샷 성공률 36.0%를 보고한다. 모든 수치는 회사가 낸 것이며, 독립적인 보도는 찾지 못했다. 세 페이지를 자동 요약으로만 읽었고 아무것도 실행하지 않았다. 투자나 기술 자문이 아니다.
핵심 정리
- 결과: LiberAI에 따르면 GPT-6가 제안한 60개 과제, 600회 시도에서 성공률 36.0%, 어려운 과제에서는 10.5%.
- 시간: 인간 경험은 220만 시간이 넘지만, LiberAI는 로봇 시연이 수백만 시간이라는 뜻은 아니라고 한다.
- 출처: 세 페이지 모두 LiberAI의 발표를 전하며, The Robot Report는 LiberAI가 후원한 콘텐츠다.
- 확인되지 않음: 독립적 재현, 가중치나 코드의 공개, 사용된 로봇.
Liber-0는 무엇인가
월드 액션 모델은 시각적 관찰, 물리적 행동, 그다음에 일어나는 일의 관계를 학습하고, 미래의 영상 프레임과 행동을 함께 예측한다(The Robot Report, Robotics & Automation News). 요컨대 다음에 무엇이 보일지와 무엇을 해야 할지를 예측하는 모델이다.
LiberAI는 베이징에 기반을 둔 것으로(The Robot Report), 2025년 12월에 설립된 것으로(Robotics & Automation News) 설명된다. Songming Liu는 창업자 겸 CEO다(The Robot Report). 밝힌 목표는 가정용 범용 로봇이다.
Robotics & Automation News에 따르면 학습은 세 단계다. 다양한 인간 영상에서의 시각 예측, 프레임과 행동의 공동 예측, 조작에 집중한 마지막 단계다. LiberSense Glove는 1인칭 카메라 한 대와 손목 카메라 두 대로 손의 자세와 궤적을 기록하며, 현장에 로봇이 필요 없다(The Robot Report, Robotics & Automation News).
이 인간 경험의 시간은 무엇인가
LiberAI는 사전 학습에 220만 시간이 넘는 인간 경험을 썼다고 말한다. Robotics & Automation News는 그 대부분을 대규모 인간 활동 영상이라고 설명하며, 출처별 내역은 없다. The Robot Report는 웹 영상과 장갑 데이터가 어떻게 나뉘는지, 시간을 어떻게 세는지 밝히지 않는다. 회사는 이 수치가 사람이 직접 만든 로봇 시연 수백만 시간을 뜻하지 않는다고 밝혔다. 사전 학습에는 로봇 데이터도 포함됐다(보도자료, The Robot Report).
발표된 결과
평가는 LiberAI가 직접 했다. GPT-6가 제안한 60개 과제를 각각 10번 시험해 총 600회 시도다(보도자료).
출처: LiberAI 보도자료, The Robot Report(LiberAI 후원 콘텐츠).
LiberAI는 전체 36.0%, 픽앤플레이스 과제 20개에서 63.5%, 다른 조작 과제 20개에서 34.0%, 어렵거나 긴 과제 20개에서 10.5%를 보고한다(보도자료, The Robot Report). Robotics & Automation News는 평가된 과제의 대부분이 아직 실패한다고 썼고, 이 글도 36.0%를 같은 뜻으로 읽는다.
'제로샷'은 LiberAI의 의미로 쓰였다. 이 대상 과제에 대한 로봇 시연으로는 학습하지 않았지만, 사전 학습에는 로봇 데이터가 포함됐다(보도자료, The Robot Report).
LiberAI는 또한 같은 로봇 후속 학습을 거친 뒤 장갑 기록 1만 시간이 웹 인간 영상 200만 시간을 앞섰다고 말한다. 점수는 제시되지 않았고 두 기사도 언급하지 않는다. 회사의 주장이며 검증되지 않았다.
LiberAI가 밝힌 한계
장갑은 접촉도 힘도 기록하지 않으며, 이는 삽입, 고정, 부드러운 재료에서 중요하다. 인간 영상만으로는 행동 감독의 격차와 신체 차이의 격차가 문제다. 어렵고 긴 과제의 성능은 여전히 제한적이다. 촉각과 힘, 더 많은 가정에서의 수집은 앞으로의 과제다.
확인되지 않은 것
시간의 출처별 내역. 36.0%와 장갑 비교의 독립적 재현. 평가에 쓴 로봇 플랫폼. 가중치, 코드, 접근의 공개. GPT-6가 과제를 어떻게 골랐고 얼마나 어려운지. 다른 조작 모델과의 비교. 회사의 자금과 규모.
출처: LiberAI 보도자료, The Robot Report(LiberAI 후원 콘텐츠).
비교표
| 항목 | 출처가 말하는 것 | 상태 |
|---|---|---|
| 결과 | 60개 과제에서 36.0%, 어려운 과제에서 10.5% | 회사가 밝힘 |
| 시간 | 220만 시간 넘음, 대부분 인간 활동 영상 | 회사가 밝힘, 내역 미공개 |
| 공개, 재현 | 가중치, 코드, 논문 언급 없음 | 확인되지 않음 |
자주 묻는 질문
이 인간 경험의 시간은 로봇 시연인가
아니다. LiberAI는 이 수치가 사람이 직접 만든 로봇 시연 수백만 시간을 뜻하지 않는다고 밝혔다.
36.0%는 무슨 뜻인가
LiberAI가 600회 시도에서 낸 제로샷 전체 성공률이다. 시도의 대부분은 실패한다.
모델을 쓸 수 있나
읽은 어느 페이지에도 가중치, 코드, 공개 접근, 가격, 일정에 대한 언급이 없고 논문도 거론되지 않는다. 보도자료는 기술 블로그, 영상, 인터랙티브 시뮬레이션을 언급한다.
방법과 한계
2026년 11월 4일, Digital Media Net이 ACCESS Newswire를 통해 전한 11월 3일자 LiberAI 보도자료(FinancialContent 판은 오류를 반환했다), LiberAI가 후원한 콘텐츠인 The Robot Report, Robotics & Automation News(Sam Francis)를 자동 요약으로 읽었다. 기술 블로그, 영상, 시뮬레이션, LiberAI의 X 계정은 읽지 않았다. 점수는 재현하지 않았다.
출처
- LiberAI 보도자료(ACCESS Newswire 경유, Digital Media Net), 자동 요약으로 읽음
- The Robot Report, LiberAI가 후원한 콘텐츠, 자동 요약으로 읽음
- Robotics & Automation News, Sam Francis, 자동 요약으로 읽음
