Когда зрение, язык и действие объединяются: как создать эффективного AI-робота

от

Автор: Денис Аветисян

Обзор современных подходов к созданию Vision-Language-Action моделей, позволяющих снизить вычислительные затраты и потребность в больших объемах данных для обучения.

🚀 Квантовые новости

Подключайся к потоку квантовых мемов, теорий и откровений из параллельной вселенной.
Только сингулярные инсайты — никакой скуки.

Присоединиться к каналу
В области визуально-языковых агентов (VLA) ключевые стратегии повышения эффективности архитектур включают в себя смягчение вычислительной сложности внимания, исследование альтернатив трансформаторам, таких как Mamba, переход к параллельной генерации действий, использование облегченных моделей, применение разреженных активаций посредством маршрутизации ввода и разделение высокоуровневого планирования от низкоуровневого исполнения, что позволяет создавать более быстрые и масштабируемые системы.
В области визуально-языковых агентов (VLA) ключевые стратегии повышения эффективности архитектур включают в себя смягчение вычислительной сложности внимания, исследование альтернатив трансформаторам, таких как Mamba, переход к параллельной генерации действий, использование облегченных моделей, применение разреженных активаций посредством маршрутизации ввода и разделение высокоуровневого планирования от низкоуровневого исполнения, что позволяет создавать более быстрые и масштабируемые системы.

Комплексный анализ эффективных моделей для обработки зрения, языка и действий в задачах управления роботами и воплощенного искусственного интеллекта.

Несмотря на значительный прогресс в области воплощенного искусственного интеллекта, модели «Vision-Language-Action» (VLA) сталкиваются с ограничениями в вычислительных ресурсах и объемах данных. Данный обзор, ‘A Survey on Efficient Vision-Language-Action Models’, представляет собой всесторонний анализ методов повышения эффективности этих моделей на всех этапах – от архитектуры до сбора данных. В работе предложена систематизация существующих подходов, выделяющая три ключевых направления: оптимизация моделей, эффективное обучение и сбор данных. Какие новые стратегии позволят преодолеть текущие ограничения и создать масштабируемые, ресурсоэффективные системы воплощенного ИИ?

Преодолевая Границы: Элегантность Воплощенного Интеллекта

Традиционный искусственный интеллект демонстрирует высокую эффективность в узких задачах, но испытывает трудности во взаимодействии с реальным миром. Ограниченная способность к обобщению знаний сужает его применимость в динамичных средах.

Масштабирование моделей для обработки мультимодальных данных требует значительных вычислительных ресурсов. Необходимость в моделях с миллиардами параметров усложняет их обучение и развертывание. Разработка новых подходов, способных эффективно использовать ограниченные ресурсы и адаптироваться к изменяющимся условиям, становится ключевой задачей. Искусственный интеллект, лишенный гармоничного взаимодействия с данными, подобен инструменту, издающему фальшивые ноты.

Различные стратегии эффективного сбора данных в системах VLA включают методы с привлечением человека, моделирование, повторное использование, самообучение и расширение возможностей, направленные на масштабируемое получение высококачественных наборов данных для роботов при минимизации затрат ресурсов.
Различные стратегии эффективного сбора данных в системах VLA включают методы с привлечением человека, моделирование, повторное использование, самообучение и расширение возможностей, направленные на масштабируемое получение высококачественных наборов данных для роботов при минимизации затрат ресурсов.

Эффективность в Деталях: Новая VLA-Парадигма

Эффективные системы Variable Length Arrays (VLA) требуют внимания к проектированию моделей и вычислительным затратам. Основная цель – модели с количеством параметров менее одного миллиарда, что напрямую влияет на скорость вывода и возможность развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами.

Ключевые стратегии повышения эффективности включают снижение объема обрабатываемых токенов с помощью Dynamic Token Pruning и оптимизацию взаимодействия аппаратного и программного обеспечения посредством Hardware-Software Co-Design. Action Representation Compression позволяет снизить сложность процесса принятия решений и уменьшить вычислительные затраты.

Ключевые стратегии сжатия моделей в системах VLA включают удаление избыточных слоев (pruning), снижение точности параметров модели (quantization), а также оптимизацию токенов посредством сжатия, отсечения и кэширования для уменьшения вычислительных затрат и объема памяти.
Ключевые стратегии сжатия моделей в системах VLA включают удаление избыточных слоев (pruning), снижение точности параметров модели (quantization), а также оптимизацию токенов посредством сжатия, отсечения и кэширования для уменьшения вычислительных затрат и объема памяти.

Ускоряя Обучение: Инновационные Методы

Эффективное обучение все чаще опирается на стратегии использования неразмеченных данных. Самообучение и аугментация данных увеличивают разнообразие наборов данных и повышают обобщающую способность моделей, снижая зависимость от ручной разметки.

Эффективное обучение в системах VLA разделено на два этапа: предварительное обучение, которое адаптирует общие языковые модели к роботизированной среде, и последующая тонкая настройка для конкретных задач с использованием контролируемого обучения и методов обучения с подкреплением.
Эффективное обучение в системах VLA разделено на два этапа: предварительное обучение, которое адаптирует общие языковые модели к роботизированной среде, и последующая тонкая настройка для конкретных задач с использованием контролируемого обучения и методов обучения с подкреплением.

Генерация синтетических данных с использованием диффузионных моделей расширяет возможности обучения. Параллельно развиваются методы структурированного обучения, такие как обучение по учебному плану и онлайн-обучение с подкреплением. Федеративное обучение позволяет распределить процесс обучения между несколькими устройствами, сохраняя конфиденциальность данных. Интеграция обучения с учетом физических законов и построение мировых моделей улучшают понимание и предсказательные способности систем.

Соединяя Миры: От Симуляции к Реальности

Разработка эффективных систем обучения с подкреплением открывает возможности для продвинутых роботизированных способностей, позволяя роботам воспринимать окружающую среду, рассуждать и принимать обоснованные решения.

В основе функционирования таких систем лежит синергия энкодеров зрения и декодеров действий, а большие языковые модели предоставляют основу для сложного принятия решений.

Системы VLA объединяют энкодеры зрения для извлечения визуальных признаков, языковые модели для объединения мультимодальных данных и декодеры действий для генерации сигналов управления роботом, обеспечивая сквозное рассуждение о зрении, языке и действиях для задач манипулирования.
Системы VLA объединяют энкодеры зрения для извлечения визуальных признаков, языковые модели для объединения мультимодальных данных и декодеры действий для генерации сигналов управления роботом, обеспечивая сквозное рассуждение о зрении, языке и действиях для задач манипулирования.

Для достижения устойчивой производительности необходимо решить проблему переноса из симуляции в реальный мир, обеспечив эффективную обобщающую способность моделей и адаптацию к неопределенностям. Только тогда искусственный интеллект сможет интегрироваться в нашу повседневную жизнь, и сложность системы будет отражать не хаос, а гармонию.

Исследование, посвященное эффективным моделям «Видение-Язык-Действие», подчеркивает стремление к созданию масштабируемых систем воплощенного искусственного интеллекта. Это созвучно представлениям о том, что истинная элегантность проявляется в гармоничном сочетании формы и функции. Как однажды заметил Дэвид Марр: «Построение представления — это построение модели». Эта фраза отражает суть работы – создание компактных и эффективных моделей, способных адекватно воспринимать окружающий мир и взаимодействовать с ним. Оптимизация и сжатие моделей, рассматриваемые в обзоре, не являются самоцелью, а средством достижения более глубокого понимания и более изящного решения задачи воплощенного ИИ. Успех в этой области требует не просто увеличения вычислительной мощности, но и разработки алгоритмов, которые позволяют извлекать максимум информации из ограниченных ресурсов.

Что впереди?

Обзор эффективных моделей «Видение-Язык-Действие» обнажает не столько ответы, сколько элегантную сложность нерешенных вопросов. Стремление к сокращению вычислительных затрат и объемов данных – это не просто инженерная задача, но и признак зрелости поля. Однако, истинная эффективность не измеряется количеством параметров или скоростью обучения. Она проявляется в способности системы к обобщению, к изящному решению новых задач, которые не были явно предусмотрены в процессе обучения.

Будущие исследования должны сместить акцент с грубой силы оптимизации на принципы, вдохновленные самой природой. Представьте интерфейс, который «поёт», когда его элементы гармонируют, а не кричат о своей сложности. Поиск таких принципов требует не только разработки новых алгоритмов, но и глубокого понимания того, как зрение, язык и действие взаимосвязаны в живых организмах. Любая деталь важна, даже если её не замечают – эта истина становится особенно очевидной при создании систем, которые должны функционировать в реальном мире.

В конечном счете, успех в этой области будет зависеть от способности создавать системы, которые не просто имитируют интеллект, но и демонстрируют истинную адаптивность и изобретательность. Это не просто технологический вызов, но и философский – поиск гармонии между формой и функцией, между сложностью и простотой.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.24795.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-03 18:27