로봇이 행동하기 전에 무엇을 생각해야 하는지에 대한 새로운 해결책인 R&B-EnCoRe 기술을 소개합니다. 기존의 VLA(Vision-Language-Action) 모델은 사람이 설계한 고정된 추론 템플릿을 사용해 비효율적이었지만, R&B-EnCoRe는 Self-supervised learning을 통해 모델 스스로 어떤 추론이 실제 행동에 도움이 되는지 학습합니다. 이 기술은 manipulation, legged navigation, autonomous driving 등 다양한 분야에서 성공률을 높이고 추론 속도를 개선하는 성과를 보였습니다. 로봇이 단순히 움직이는 것을 넘어, 행동하기 전 '올바른 질문'을 던지는 법을 배우게 하는 혁신적인 연구입니다.