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El primer modelo mundial de inteligencia incorporada a nivel de eventos pone fin al aprendizaje fotograma a fotograma para los robots
El 29 de mayo, el equipo de Variable Robot presentó WALL-WM, el primer modelo del mundo de inteligencia incorporada basado en la «predicción a nivel de eventos». Este modelo se aleja de los grandes modelos de inteligencia incorporada convencionales, que aprenden acciones fotograma a fotograma a lo largo del tiempo, y cambia la unidad de predicción del modelo del mundo a eventos semánticos. Esto marca una nueva etapa en la forma en que los robots comprenden y llevan a cabo tareas.
En la industria actual de la inteligencia incorporada, los modelos dominantes de visión-lenguaje-acción (VLA) suelen tomar una imagen y una instrucción actuales para predecir un bloque de acción de longitud fija. Este enfoque de entrenamiento fotograma a fotograma a menudo hace que los robots se centren en movimientos físicos menores, perdiendo de vista el objetivo final de la acción. Cuando se enfrentan a situaciones como el cambio de tazas o mesas, los robots suelen fallar debido a la falta de generalización. Para abordar este punto débil del sector, el equipo de Variable señaló en su artículo académico que la información de texto, visión y acción existe de forma natural en diferentes escalas temporales y geometrías múltiples en el mundo real. Forzarlas a un único espacio compartido puede dañar fácilmente el prior geométrico preentrenado.
Para hacer frente a este reto, el modelo de mundo WALL-WM introduce un innovador mecanismo de entrenamiento y ejecución centrado en eventos. Desglosa tareas complejas en eventos semánticamente claros, como alcanzar, agarrar y mover. En funcionamiento, el modelo ya no calcula de forma rígida el siguiente fotograma de la imagen. En su lugar, primero simula cómo cambiará el mundo debido al siguiente evento y, a continuación, traduce con precisión ese cambio visual en la trayectoria de movimiento del brazo robótico.
Para garantizar que esta nueva arquitectura pueda implementarse de forma fiable en el mundo físico, el equipo de Variable Robot llevó a cabo una serie de revisiones de ingeniería exhaustivas. El sistema admite el cambio flexible entre el «modo de eventos» (con salida de acciones de longitud variable) y el «modo unificado» (con control de bucle cerrado en tiempo real) sobre los mismos pesos base. También logra un acoplamiento unidireccional entre los modelos de vídeo y los modelos de acción, lo que evita que los valiosos datos dinámicos previos de los vídeos de Internet se vean sesgados prematuramente por los datos de acción. Para la percepción geométrica a través de múltiples cámaras, el modelo introduce máscaras de frustum y máscaras tubulares, lo que obliga a la IA a desarrollar una correspondencia geométrica tridimensional verdadera entre vistas. Para abordar la latencia en la toma de decisiones, emplea una nueva técnica de «decodificación por cadena de pensamiento escalonada» que reduce significativamente el retraso en la decodificación al tiempo que mantiene la interpretabilidad lógica.
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![JasonHarris]()
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