Forward from: Embodied AI Reading Club
🔥Всем привет!
📆Завтра (28.08) в 18:00 Егор Черепанов разберёт статью
WAM-TTT: Steering World-Action Models by Watching Human Play at Test Time
Авторы предлагают адаптировать робота к новым условиям с помощью обычных эгоцентрических видео человека — без дополнительных робототехнических демонстраций и разметки действий
⚫️WAM-TTT добавляет в video expert небольшие fast weights, которые через test-time training превращают человеческое видео в параметрическую память. На этапе meta-training модель учится связывать эту память с поведением робота
⚫️Во время deployment основная WAM и action expert остаются замороженными: обновляются только fast weights, причём достаточно одного градиентного шага
Обсудим, чем такая память отличается от обычного контекста и насколько хорошо она позволяет переносить показанное человеком поведение
Статья:
1. WAM-TTT: Steering World-Action Models by Watching Human Play at Test Time
🍿Ссылка на подключение
Подписаться⤵️
Embodied AI Reading Club
📆Завтра (28.08) в 18:00 Егор Черепанов разберёт статью
WAM-TTT: Steering World-Action Models by Watching Human Play at Test Time
Авторы предлагают адаптировать робота к новым условиям с помощью обычных эгоцентрических видео человека — без дополнительных робототехнических демонстраций и разметки действий
⚫️WAM-TTT добавляет в video expert небольшие fast weights, которые через test-time training превращают человеческое видео в параметрическую память. На этапе meta-training модель учится связывать эту память с поведением робота
⚫️Во время deployment основная WAM и action expert остаются замороженными: обновляются только fast weights, причём достаточно одного градиентного шага
Обсудим, чем такая память отличается от обычного контекста и насколько хорошо она позволяет переносить показанное человеком поведение
Статья:
1. WAM-TTT: Steering World-Action Models by Watching Human Play at Test Time
🍿Ссылка на подключение
Подписаться⤵️
Embodied AI Reading Club