В исследовании изучается, как моделирование мира и действий могут взаимно обогащать друг друга при унифицированном причинном обучении. Предлагается простая рамка OneWM, которая рассматривает действия как условия для предсказания мира и цели для обучения политики в рамках общей архитектуры видео-действий. Исследование показывает, что обучение визуальным последствиям заданных действий улучшает производительность политики и обобщение в изменяющихся сценах, а обучение действию улучшает точность предсказания мира в той же архитектуре.
График появится после повторных замеров. Текущий показатель уже получен из источника.
10 голосов источникаТолько реальные замеры. История до подключения источника не восстанавливается.
Результаты могут быть полезны для разработки более эффективных систем, способных адаптироваться к изменяющимся условиям и улучшать свои навыки через взаимодействие между моделированием мира и действиями.
В статье представлена S-Space — линейное подпространство в мультимодальных языковых моделях, где представления объектов кодируют непрерывные пространственные координаты. Показано, что S-Space служит внутренним рабочим пространством для пространственного рассуждения, позволяя точно оценивать пространственные отношения через восприятие, внутренние рассуждения и выборочный доступ через речь, при этом выявляя ограничения в пространственных преобразованиях при смене точки зрения.
6 дней назадDaily PapersМетод Waypoint-OPD использует промежуточную точку проверки учителя для сравнения ранних и поздних сдвигов в предпочтениях действий при переносе политики. Он оценивает согласованность между ранними и поздними сдвигами и подавляет сдвиг на конечном этапе, если они противоречат друг другу.
вчераDaily PapersВ данной работе представлена новая многодоменная база данных RuleTrek для тестирования способности агентов рассуждать по правилам в сложных сценариях. База данных использует структурированные графы правил и генерирует подсценарии для оценки способности к идентификации, выводу и комплексному рассуждению по правилам.
позавчераDaily PapersUrbex — это агентная визуально-языковая система, которая преобразует задачу позиционирования в активный пространственный поиск. Она представляет городскую 3D-сцену как интерактивную многоугольную среду, позволяя агенту VLM искать достопримечательности, увеличивать локальные регионы и фиксировать ограничивающие коробки. Эксперименты показали, что Urbex достигает наилучших результатов по Hit@1 и IoU на CityRefer.
3 дня назадDaily PapersКонтекст может улучшить производительность больших языковых моделей, но эти улучшения могут быть утеряны после удаления контекста. Исследователи предложили Cortex, который генерирует перспективные запросы для предвидения использования контекста и дистиллирует контекстно-зависимые выводы в изменяемые обновления низкоразмерных или структурных сетей. Cortex демонстрирует эффективность в консолидации и сохранении производительности.
позавчераDaily PapersОпределение, является ли изображение ИИ-сгенерированным, не подтверждает, подкреплены ли факты, изображенные на нем. Мы формулируем оценку достоверности изображения: при наличии изображения и общего инструкции по проверке система возвращает заключение о поддержке или опровержении с обоснованным объяснением. Мы представляем EviLens — экспертно проверенный набор данных из 10 174 изображений, охватывающий двенадцать типов фактических ошибок. Мы разрабатываем EviScene — мультимодальный агент ReAct, который чередует визуальный анализ, внешний поиск и анализ доказательств.
6 дней назад