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生成模型構(gòu)建交互式現(xiàn)實(shí)世界模擬器,LeCun覺得非???/h1>

人工智能 新聞
Meta 首席 AI 科學(xué)家 Yann LeCun 非常看好世界模型,希望創(chuàng)建一個能夠?qū)W習(xí)世界如何運(yùn)作的內(nèi)部模型。近日,UC 伯克利、谷歌 DeepMind 等機(jī)構(gòu)的研究者用生成模型來構(gòu)建交互式現(xiàn)實(shí)世界模擬器,對于世界模型具有積極意義。

基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的生成模型徹底改變了文本、圖像和視頻內(nèi)容的創(chuàng)建方式。有研究者預(yù)測,也許生成模型的下一個里程碑是能夠模擬人類體驗(yàn)世界的方方面面,比如在公路上如何駕駛汽車,又比如如何準(zhǔn)備飯菜。

現(xiàn)如今,借助非常全面的真實(shí)世界模擬器(real-world simulator),人類可以與不同場景和物體進(jìn)行交互,機(jī)器人也可以從模擬經(jīng)驗(yàn)中進(jìn)行學(xué)習(xí),從而避免出現(xiàn)物理損壞的風(fēng)險。

然而,構(gòu)建這樣一個真實(shí)世界模擬器的主要障礙之一在于可用的數(shù)據(jù)集。雖然互聯(lián)網(wǎng)上有數(shù)十億的文本、圖像和視頻片段,但不同的數(shù)據(jù)集涵蓋不同的信息軸,必須將這些數(shù)據(jù)集中在一起才能模擬出對世界的真實(shí)體驗(yàn)。例如,成對的文本圖像數(shù)據(jù)包含豐富的場景和對象,但很少有動作,視頻字幕和問答數(shù)據(jù)包含豐富的高級活動描述,但很少有低級運(yùn)動細(xì)節(jié), 人類活動數(shù)據(jù)包含豐富的人類動作但很少有機(jī)械運(yùn)動,而機(jī)器人數(shù)據(jù)包含豐富的機(jī)器人動作但數(shù)量有限。 

以上列舉的信息差異是自然的且難以克服,這給構(gòu)建一個旨在捕捉現(xiàn)實(shí)世界真實(shí)體驗(yàn)的真實(shí)世界模擬器帶來了困難。

本文中,來自 UC 伯克利、Google DeepMind、MIT 等機(jī)構(gòu)的研究者探索了通過生成模型學(xué)習(xí)真實(shí)世界交互的通用模擬器 UniSim,邁出了構(gòu)建通用模擬器的第一步。例如 UniSim 可以通過模擬「打開抽屜」等高級指令和低級指令的視覺結(jié)果來模擬人類和智能體如何與世界交互。

圖片

  • 論文地址:https://arxiv.org/pdf/2310.06114.pdf
  • 論文主頁:https://universal-simulator.github.io/unisim/

本文將大量數(shù)據(jù)(包括互聯(lián)網(wǎng)文本 - 圖像對,來自導(dǎo)航、人類活動、機(jī)器人動作等的豐富數(shù)據(jù),以及來自模擬和渲染的數(shù)據(jù))結(jié)合到一個條件視頻生成框架中。然后通過仔細(xì)編排沿不同軸的豐富數(shù)據(jù),本文表明 UniSim 可以成功地合并不同軸數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)并泛化到數(shù)據(jù)之外,通過對靜態(tài)場景和對象的細(xì)粒度運(yùn)動控制來實(shí)現(xiàn)豐富的交互。

下面視頻演示了 UniSim 如何模擬具有長交互視界的示例,視頻顯示 UniSim 一口氣模擬了機(jī)器人八個動作指令:

UniSim 對人類動作的模擬:

UniSim 對 RL 策略的模擬部署如下所示:

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對于這項(xiàng)研究,Meta 首席 AI 科學(xué)家 Yann LeCun、英偉達(dá)高級研究科學(xué)家 Jim Fan 等業(yè)界人士進(jìn)行了轉(zhuǎn)發(fā)。LeCun 給出一個「Cool」字的評價。

Jim Fan 表示,這項(xiàng)工作非常有趣,視頻擴(kuò)散模型被用作了數(shù)據(jù)驅(qū)動物理模擬,其中智能體可以規(guī)劃、探索和學(xué)習(xí)最優(yōu)行動,并且無需接觸機(jī)器人硬件也不會造成損害??梢哉f LLM 不僅是一個 OS,還化身為完整的現(xiàn)實(shí)模擬器。

論文一作、UC 伯克利博士生 Sherry Yang 表示,「學(xué)習(xí)現(xiàn)實(shí)世界模型正在成為現(xiàn)實(shí)」。

模擬現(xiàn)實(shí)世界的交互

如下圖 3 所示,UniSim 能夠模擬一系列豐富動作,例如廚房場景中洗手、拿碗、切胡蘿卜、擦干手這一系列動作;圖 3 右上是按下不同的開關(guān);圖 3 下是兩個導(dǎo)航場景。

對應(yīng)上圖 3 右下的導(dǎo)航場景

對應(yīng)上圖3右下的導(dǎo)航場景

在長程模擬方面,下圖 4 是一個 UniSim 自回歸地順序模擬 8 個交互的例子:

除了支持豐富動作和長程交互,UniSim 還支持高度多樣化和隨機(jī)的環(huán)境變換,例如移除頂部毛巾后顯示的對象具有多樣性(下圖 5 左)。

UniSim 在真實(shí)世界遷移的結(jié)果。UniSim 的真正價值在于模擬現(xiàn)實(shí)世界,圖 7 顯示了 VLM 生成的語言規(guī)劃,UniSim 根據(jù)語言規(guī)劃生成的視頻,以及在真實(shí)機(jī)器人上的執(zhí)行情況。

除了測試 UniSim 在真實(shí)世界的遷移能力之外,本文還進(jìn)行了基于模擬器的評估,結(jié)果如表 2 所示:

用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的真實(shí)世界模擬器

實(shí)驗(yàn)還評估了 UniSim 在模擬真實(shí)機(jī)器人執(zhí)行各種動作方面的質(zhì)量如何,機(jī)器人通過重復(fù)執(zhí)行低級控制操作約 20-30 個步驟來左、右、下、上移動端點(diǎn) 。表 3 顯示,RL 訓(xùn)練顯著提高了 VLA 策略在各種任務(wù)中的性能,尤其是在指向藍(lán)色塊等任務(wù)中。然后,本文直接將在 UniSim 中訓(xùn)練的 RL 策略零樣本部署到真實(shí)機(jī)器人上,如圖 8(底行)所示。

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責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 機(jī)器之心
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