Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают инновационный метод обучения роботов манипулированию объектами, основанный на создании и использовании внутренней модели мира, позволяющей предсказывать последствия действий.
Представлен WMPO – фреймворк для оптимизации стратегий управления роботами в рамках обученной видео-генеративной модели мира, обеспечивающий повышенную эффективность обучения и устойчивость к помехам.
Несмотря на значительный прогресс в области робототехники, обучение манипуляций с использованием Vision-Language-Action (VLA) моделей часто ограничивается зависимостью от экспертных демонстраций и низкой эффективностью при обучении с подкреплением в реальном мире. В данной работе представлена методика ‘WMPO: World Model-based Policy Optimization for Vision-Language-Action Models’ – принципиально новый подход, использующий оптимизацию политики на основе выученной видео-генерирующей модели мира без прямого взаимодействия с физической средой. Ключевым отличием WMPO является фокусировка на пиксельных предсказаниях, что обеспечивает согласование «воображаемых» траекторий с VLA-признаками, предварительно обученными на масштабных веб-данных. Способна ли данная архитектура открыть новые возможности для создания более адаптивных и автономных робототехнических систем, способных к самообучению и коррекции ошибок?
Эволюция Управления: От Ограниченных Систем к Универсальным Агентам
Традиционные системы управления роботами ограничены жесткой привязкой к конкретным задачам, что препятствует адаптации и универсальности. Такой подход требует значительных усилий по проектированию и настройке для каждого нового применения, что неэффективно в динамичной среде.
Модели «Видение-Язык-Действие» (VLA) открывают путь к созданию универсальных роботов, способных понимать инструкции на естественном языке и выполнять соответствующие действия. Однако, эффективное обучение VLA требует преодоления сложностей, связанных со сбором данных в реальном мире. Необходимость в обширных и разнообразных наборах данных затрудняет масштабирование VLA-систем.
Разработка надежных подходов к обучению VLA имеет решающее значение для раскрытия потенциала универсальной робототехники. Архитектура, лишенная контекста, рискует оказаться хрупкой и недолговечной.
Модели Мира: Предвидение Будущего для Обучения Агентов
Мировые модели позволяют агентам изучать динамику окружающей среды, что дает возможность планировать и обучаться без постоянного взаимодействия с реальным миром. Они способны предсказывать будущие состояния среды на основе текущих наблюдений и действий, эффективно исследовать стратегии и выбирать оптимальные решения.
Видео-генеративные мировые модели расширяют эту возможность, изучая генерацию реалистичных видео-последовательностей и создавая богатую симуляционную среду. Это особенно полезно в ситуациях, когда взаимодействие с реальным миром затруднено или дорогостояще.
Диффузионные модели играют ключевую роль в генерации реалистичных симуляций. Принцип их работы заключается в постепенном добавлении шума к данным, а затем в обучении модели для восстановления исходных данных. Методы, такие как условное зашумление кадрами, дополнительно повышают устойчивость модели и улучшают ее обобщающую способность.
Оптимизация Политики на Основе Мировой Модели: Ускорение Обучения
Оптимизация политики на основе мировой модели (WMPO) использует обученную модель мира для ускорения обучения с подкреплением. Это позволяет значительно сократить количество необходимых взаимодействий с реальной средой, поскольку основное обучение происходит в симуляции.
Ключевым элементом успешной реализации WMPO является использование “Action Chunks” – базовых единиц управления. Они позволяют политике эффективно исследовать пространство действий в симуляции, что приводит к более быстрой адаптации и улучшению результатов.
В ходе экспериментов WMPO продемонстрировал существенное повышение эффективности использования данных, достигая улучшения в успешности выполнения задач на +9.8 – +15.2 процентных пункта по сравнению со стандартными методами обучения с подкреплением.
Выравнивание Поведения Политики: Уточнение Модели Мира
Выравнивание поведения политики повышает точность и реалистичность модели мира за счет включения данных, собранных от самой политики. Это обеспечивает эффективное замыкание цикла обратной связи, гарантируя, что симуляция адекватно отражает выученные модели поведения.
Контроль действий на уровне кадров способствует правильной временной синхронизации между действиями и кадрами в симуляции. Это особенно важно для задач, требующих точной координации во времени.
Генерация авторегрессивного видео на уровне CLIP позволяет создавать полные сценарии, обеспечивая комплексный обучающий сигнал для политики и способствуя более эффективному обучению.
За Пределами Симуляции: К Надежному Управлению Роботами
Сочетание мировых моделей, оптимизации политик и выравнивания поведения позволяет добиться значительного прироста эффективности и устойчивости, открывая путь к созданию более адаптивных и универсальных роботизированных систем.
Эксперименты демонстрируют 70% успешность выполнения задач в реальных условиях, что превосходит 53% и 60%, достигнутых с использованием DPO. Разработка фокусируется на создании систем, способных предсказывать последствия своих действий и корректировать стратегии в ответ на изменяющиеся обстоятельства.
В то время как текущие исследования проводятся в симулированных средах, принципы, лежащие в основе данной работы, могут быть расширены для применения в реальных условиях. Разрабатываемые алгоритмы стремятся к созданию систем, способных к долгосрочному планированию и адаптации, учитывая не только текущую ситуацию, но и потенциальные будущие изменения.
Каждый коммит – это запись в летописи, а каждая версия – глава, и задержка исправлений – это налог на амбиции.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных к адаптации и эффективному обучению в сложных условиях. Как отмечал Алан Тьюринг: «Искусственный интеллект — это не попытка заменить человеческий разум, а расширить его возможности». WMPO, оптимизируя политику внутри обученной видео-генеративной модели мира, подчеркивает важность создания предсказуемой среды для обучения роботов. Этот подход, позволяющий достичь большей эффективности и устойчивости, чем традиционные методы, подтверждает, что архитектура, учитывающая историю и контекст, обладает большей долговечностью. Иными словами, система, способная моделировать мир вокруг себя, обладает потенциалом для более надежной и адаптивной работы.
Что дальше?
Представленная работа, стремясь оптимизировать стратегии управления роботами в рамках изученной видео-генеративной модели мира, неизбежно наталкивается на фундаментальный вопрос: достаточно ли модели мира для подлинного интеллекта, или это лишь изящная задержка столкновения с непредсказуемостью реальности? Улучшение эффективности обучения и устойчивости, безусловно, ценно, однако сама концепция “обучения” предполагает, что система может достичь некоторого идеального состояния. Но все системы стареют – вопрос лишь в том, делают ли они это достойно.
Очевидным направлением дальнейших исследований представляется углубление понимания границ применимости подобных моделей. Где та точка, за которой даже самая точная симуляция мира становится недостаточной для надежного управления? И как учесть неизбежные расхождения между смоделированной и реальной средой, не прибегая к бесконечной корректировке и адаптации? Стабильность, как известно, иногда является лишь задержкой катастрофы, и важно понимать, какие факторы могут привести к разрушению кажущегося порядка.
Более того, следует задуматься о роли самого “языка” в этих моделях. Способность описывать мир – это не то же самое, что и его понимание. Умение робота “видеть”, “слышать” и “действовать” не гарантирует его способности к осмысленному взаимодействию с миром, а лишь создает иллюзию компетентности. Поиск подлинного понимания, а не просто эффективной имитации, остается главной задачей.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.09515.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Память как основа разума: новый подход к генерации ответов
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Разделяй и властвуй: Новый подход к классификации текстов
- Симметрия в квантовом машинном обучении: поиск оптимального баланса
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовый прыжок: сможем ли мы наконец разгадать тайну сворачивания белков?
2025-11-13 12:54