무의식적 학습
라벨 없이 연속 비디오 관찰만으로 자연스럽고 밀집된 상태 전이를 학습하는 패러다임으로, 인접 프레임 잠재를 예측해 물체 운동, 가려짐, 장면 변화 같은 물리적 동역학을 내재화한다. Orca는 이 목표를 관측 전용 state-transition 손실로 구현해 행동 생성 능력의 기초 정보를 얻었다. 비지도적 밀집 신호가 로봇 제어에 유용한 시간적 패턴을 제공하는 점이 핵심이다.
