Обучение роботов предвидению: новый подход к управлению в реальном времени

Исследователи разработали инновационную систему, позволяющую роботам лучше понимать окружающий мир и предсказывать последствия своих действий, что открывает новые возможности для автономного управления.

![Исследование демонстрирует, что существующие модели редактирования изображений часто допускают логические несоответствия ([latex] \text{SOTA} [/latex] результаты, выделенные красными окружностями), в то время как предложенный метод EditRefine, опираясь на предварительно обученную модель Qwen-Image-Edit и используя логическое обоснование, способен корректировать эти ошибки ([latex] \text{зеленые галочки} [/latex]) и создавать более правдоподобные результаты.](https://arxiv.org/html/2606.05172v1/x3.png)



