Встречайте Universal Simulator (UniSim) интерактивный симулятор взаимодействия с реальным миром через генеративное моделирование

Познакомьтесь с универсальным симулятором (UniSim) интерактивным взаимодействием с реальным миром через генеративное моделирование

Генеративные модели преобразовали создание контента в тексте, изображениях и видео. Следующая граница – симуляция реалистичных впечатлений, вызываемых человеческими и агентскими действиями. Для этой цели исследуется универсальный симулятор UniSim. UniSim использует разнообразные наборы данных, каждый из которых отражает разные аспекты взаимодействия с реальным миром. Он может эмулировать, как люди и агенты взаимодействуют с миром, симулируя визуальные результаты в ответ на высокоуровневые инструкции и низкоуровневые контроли.

Исследователи из UC Berkeley, Google DeepMind, MIT и University of Alberta решают задачу разработки моделей мира для взаимодействия в реальном мире, расширяя успех генеративных моделей масштаба интернета за пределы задач, основанных на тексте. В то время как предыдущая работа была сфокусирована на создании видеороликов для конкретных областей, данное исследование открывает путь к созданию универсальных симуляторов для тренировки интерактивных агентов. Путем обеспечения широкого доступа к окружению через эти симуляторы, цель заключается в расширении возможностей агентов для взаимодействия в многотактных сценариях и улучшения работы различных агентов, включая планировщиков видео-языковых связей и обучение с подкреплением.

Генеративные модели революционизировали создание контента, но им нужна помощь в симуляции реальных впечатлений. UniSim использует разнообразные наборы данных для влияния на различные аспекты взаимодействия человека, от высокоуровневых инструкций до низкоуровневого управления. Цель состоит в обучении агентов и моделей искусственного интеллекта полностью в симуляции для достижения переноса навыков в реальные приложения и устранения разрыва между симуляцией и реальным миром.

• «Распознавание и генерация состояний объектов в машинном обучении с использованием метода Орезать и учиться»
• Перевоплощение носимой технологии сверхэффективный алгоритм измерения сердечного ритма и расширение медицинского набора инструментов Edge Impulse
• Эта статья об искусственном интеллекте знакомит с Lemur и Lemur Chat для гармонизации естественного языка и кода для языковых агентов.

UniSim использует наборы данных, охватывающие различные аспекты взаимодействия с реальным миром. Используемые наборы данных включают изображения с обилием объектов, плотно сэмплированные действия из данных робототехники и разнообразные движения в навигационных данных. UniSim учится симулировать визуальные результаты на основе высокоуровневых инструкций и низкоуровневого управления в статических сценах и объектах. Их исследование описывает процесс обучения политике обучения с подкреплением с помощью инициализации и целей клонирования поведения.

Их исследование подчеркивает возможности UniSim облегчить перенос реального мира без обучения на задачах высокоуровневого планирования видео-языковых связей и низкоуровневого обучения с подкреплением. Оно также расширяет свою полезность на другие модели искусственного интеллекта, включая модели описания видео, расширяя его применение. Созданные UniSim данные с долгой горизонталью значительно повышают эффективность политики модели Vision-Language (VLM), достигая 3-4 раза более высокой степени выполнения задач с долгим горизонтом по сравнению с данными обучения с коротким горизонтом.

Их исследование отмечает, что UniSim, подобно другим современным моделям фундаментов, требует значительных вычислительных ресурсов. Однако источники должны подробно описывать конкретные технические методы, что приводит к ограниченным возможностям понимания технических ограничений. Их исследование должно включать обсуждение общепринятости UniSim в различных доменах или потенциальные искажения в наборах данных для обучения. Особое внимание следует уделять этическим аспектам использования симулированных впечатлений в обучении машинного интеллекта.

Их исследование демонстрирует потенциал UniSim в создании универсального симулятора для реалистичных взаимодействий в реальном мире с помощью генеративного моделирования. UniSim может симулировать различные впечатления и эффективно обучать автономных агентов. Оно обеспечивает перенос навыков на задачи высокоуровневого планирования видео-языковых связей и низкоуровневого обучения с подкреплением без обучения на реальных данных. Кроме того, другие модели искусственного интеллекта, такие как модели описания видео, получают преимущества от обучения UniSim, расширяя его применение. Созданные UniSim данные с долгой горизонталью существенно повышают эффективность VLM в задачах с условием целей.

В будущем следует развивать адаптивность UniSim к различным областям и учитывать потенциальные искажения наборов данных. Этические последствия и непредвиденные последствия использования симулированных впечатлений в обучении машинного интеллекта должны быть тщательно исследованы. Следует разработать подробные и всесторонние методы обучения для UniSim, а также глубже понять его технические ограничения и проблемы. Также следует исследовать альтернативные подходы для взаимодействия с богатым вариантами действий и длительными горизонтами в реальных симуляторах для улучшения возможностей UniSim.