Автор: Денис Аветисян
Как новые модели, основанные на генерации видео и обучении с подкреплением, создают высокоточные и управляемые симуляции для развития искусственного интеллекта, способного взаимодействовать с физическим миром.
Представлены Cosmos-Predict2.5 и Cosmos-Transfer2.5 – продвинутые видео-мировые модели, использующие flow matching и обучение с подкреплением для генерации реалистичных симуляций.
Создание реалистичных и управляемых симуляций физического мира остается сложной задачей для развития искусственного интеллекта. В статье ‘World Simulation with Video Foundation Models for Physical AI‘ представлена новая архитектура, включающая модели Cosmos-Predict2.5 и Cosmos-Transfer2.5, использующие методы потокового сопоставления и обучение с подкреплением для генерации высококачественных видеосимуляций. Эти модели, обученные на большом объеме видеоданных, демонстрируют значительное улучшение качества и управляемости симуляций по сравнению с предыдущими версиями. Смогут ли подобные инструменты стать основой для создания более надежных и адаптивных систем робототехники и автономных агентов?
Основы Воплощенного ИИ: Мировые Модели как Ключ к Реальности
Традиционные подходы к искусственному интеллекту ограничены в решении задач, требующих физического рассуждения и адаптации к новым условиям. Для воплощенного ИИ необходимы мировые модели – системы, способные представлять и симулировать окружающую среду. Создание таких моделей открывает перспективы для передовых робототехнических систем и иммерсивных виртуальных сред. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.
Cosmos-Predict2.5: Единая Платформа для Генерации Видео
Разработана платформа Cosmos-Predict2.5, объединяющая генерацию контента из текста, изображений и видео. В основе лежит архитектура DiT, отказавшаяся от абсолютных позиционных вложений для повышения масштабируемости и эффективности. Для точной интерпретации текстовых запросов используется Cosmos-Reason1 – современная VLM. Это позволяет создавать сложные виртуальные миры с высокой степенью контроля над симуляцией.
Синтетические Данные и Обучение для Реализма
Cosmos-Predict2.5 использует генерацию синтетических данных для расширения объёма реальных данных, повышая устойчивость и обобщающую способность модели. Обучение базируется на методе Flow-Matching, обеспечивающем стабильное и быстрое схождение. VLA-обучение с использованием синтетических данных позволяет модели изучать связи между визуальной информацией, лингвистическими описаниями и действиями.
Управляемость и Адаптация: От Симуляции к Реальности
Cosmos-Transfer2.5 обеспечивает детальное управление генерацией видео, включая контроль параметров камеры и действий для робототехники. Поддерживается генерация видео из нескольких точек зрения, улучшая понимание структуры сцены. Методы доменной адаптации позволяют плавно переходить от симуляционных сред к реальным условиям, подтверждено на эталонных тестах Physical AI. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.
Повышение Реализма: Постобработка с Учетом Человеческих Предпочтений
Для повышения качества генерируемых видео Cosmos-Predict2.5 использует обучение с подкреплением, согласовывая видео с предпочтениями человека. Показатель Fréchet Video Distance (FVD) значительно снижается. Сочетание с автоматическим созданием текстовых описаний обеспечивает интерпретируемость. Система демонстрирует наивысшие показатели следования инструкциям на бенчмарке DreamGen, превосходя аналоги. Экспериментальные данные свидетельствуют об улучшении показателей PSNR, SSIM и Latent L2 при предсказании видео, обусловленного действиями.
В работе, посвященной созданию Cosmos-Predict2.5 и Cosmos-Transfer2.5, отчетливо прослеживается закономерность, знакомая любому, кто сталкивался с внедрением сложных систем. Стремление к созданию высокоточных симуляций физического мира, управляемых обучением с подкреплением, неизбежно приводит к компромиссам. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Всё, что оптимизировано, рано или поздно оптимизируют обратно». И это не ошибка проектирования, а скорее естественный процесс. Первоначальная элегантность теоретической модели неизбежно сталкивается с суровой реальностью необходимости масштабирования и адаптации к конкретным условиям. Разработка таких систем, как Cosmos, – это не столько создание идеальной симуляции, сколько умение находить баланс между точностью, вычислительными затратами и практической применимостью. И этот баланс постоянно смещается, требуя постоянной переоценки и рефакторинга.
Что дальше?
Представленные модели, Cosmos-Predict2.5 и Cosmos-Transfer2.5, безусловно, демонстрируют впечатляющую способность к генерации видеосимуляций. Однако, не стоит забывать, что каждая новая «высокоточная» симуляция – это лишь более сложный способ замаскировать неизбежные упрощения реальности. Вопрос не в том, насколько реалистично выглядит картинка, а в том, как быстро эта «реалистичность» обернётся непредсказуемыми артефактами в реальном мире. В конце концов, физика не прощает аппроксимаций, даже самых элегантных.
Вероятно, следующие шаги будут связаны с попытками преодолеть проблему домена: перенести эти модели с контролируемых лабораторных условий в хаос реальных производственных процессов. Но можно с уверенностью предположить, что любая попытка масштабирования выявит новые, ещё более изощрённые баги. И, разумеется, потребуется очередная библиотека для их «решения». История показывает, что «всё работало, пока не попытались автоматизировать».
В конечном счёте, все эти «мировые модели» – лишь временные меры. Всё новое – это просто старое с худшей документацией. И когда-нибудь станет ясно, что самым надёжным симулятором остаётся сам реальный мир, каким бы несовершенным он ни был. Хотя, конечно, это потребует от инженеров смириться с необходимостью работать руками, а не кодом. И это, пожалуй, самое сложное.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.00062.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Быстрая генерация текста: от авторегрессии к диффузионным моделям
- Голос без помех: Новый подход к шумоподавлению
- Адаптивная Квантизация: Новый Подход к Сжатию Больших Языковых Моделей
- Прогнозирование потока прямой осмоса: новый подход к точности и надежности
- Ранговая оптимизация без градиента: Новые границы эффективности
- Сортировка чисел: Новый подход к алгоритму Шора
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
- Квантовая обработка сигналов: новый подход к умножению и свертке
- Геометрия Хаоса: Распознавание Образов в Сложных Системах
- Генеративные сети и квантовая энергия: новый взгляд на регуляризацию
2025-11-04 19:21