TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире

31 Mar 2025, 12:23

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

⚡️У ИИ появляется интуитивное понимание физического мира без LLM - Ян Лекун

Meta* представила исследование о том, как ИИ может приобрести "интуитивное" понимание физического мира, наблюдая за видео — без специального обучения физическим законам. GitHub тут.

Интуитивная физика — это наше врожденное понимание того, как должны вести себя объекты:
- Объекты не исчезают и не появляются из ниоткуда
- Твердые предметы не проходят друг через друга
- Объекты падают без поддержки и тд.

Эти базовые принципы усваиваются младенцами в первые месяцы жизни. Долгое время считалось, что без врожденного "базового знания" такое понимание невозможно.

Исследователи под руководством Яна ЛеКуна использовали методику "нарушения ожидания" из детской психологии, сравнивая свой метод с другими подходами.

Ключевой результат - модель V-JEPA достигла 98% точности в определении физически невозможных сценариев, значительно превзойдя другие подходы.

В исследовании представлен подход V-JEPA, который учится понимать мир принципиально иначе, чем генеративные ИИ:

-Не генерирует картинки. -Предсказывает в абстрактном пространстве.
-Самообучение без разметки.

Большинство существующих моделей не умеют моделировать физический мир интуитивно.

Авторы исследования показывают, что для возникновения интуитивного понимания физики достаточно:

1. Учиться предсказывать части видео в абстрактном пространстве представлений
2. Не нужно специально кодировать физические законы
3. С небольшим набором обучающих данных (модель демонстрирует понимание физики даже при обучении всего на 128 часах видео)
4. Без учителя (самообучение).

Модели V-JEPA в 6 раз эффективнее других подходов и превзошли как модели, предсказывающие видео на уровне пикселей, так и LLM с мультимодальными возможностями (Gemini 1.5 pro и Qwen2-VL), несмотря на то, что последние были обучены на гораздо большем объеме данных.

*Запрещенная организация в России.
Intuitive physics understanding emerges from self-supervised...
We investigate the emergence of intuitive physics understanding in general-purpose deep neural network models trained to predict masked regions in natural videos. Leveraging the...

3.9k 14 93 33
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot