Автор: Денис Аветисян
Новая модель объединяет возможности понимания изображений, обработки языка и прогнозирования действий для более эффективного управления роботами.
В статье представлена унифицированная модель UD-VLA, использующая совместный дискретный процесс шумоподавления для тесной связи визуального понимания, генерации и предсказания действий.
Существующие модели для понимания и выполнения задач, основанных на визуальной и языковой информации, часто разделяют процессы генерации изображений и предсказания действий. В данной работе, посвященной ‘Unified Diffusion VLA: Vision-Language-Action Model via Joint Discrete Denoising Diffusion Process’, предложена унифицированная архитектура, использующая совместный дискретный процесс шумоподавления для тесной интеграции понимания, генерации и действий. Ключевым результатом является демонстрация того, что одновременная оптимизация генерации изображений и предсказания действий позволяет достичь передовых результатов в задачах роботизированной манипуляции. Возможно ли дальнейшее расширение принципов совместного шумоподавления для создания более гибких и эффективных систем искусственного интеллекта?
Проблема Долгосрочного Планирования в VLA
Современные модели «Vision-Language-Action» (VLA) испытывают трудности в задачах долгосрочного планирования из-за ограниченного понимания сцены. Существующие архитектуры часто не способны эффективно экстраполировать информацию об окружении и формировать последовательность действий для достижения цели. Эффективное роботизированное манипулирование требует предвидения будущих состояний и адаптации к изменяющимся условиям, моделирования динамики системы и оценки вероятности исходов. Для надёжного и обобщённого управления роботами необходима унифицированная платформа, объединяющая восприятие, язык и действия. В конечном счете, каждая «революционная» технология завтра станет техническим долгом.
Для обеспечения надёжного и обобщённого управления роботами необходима унифицированная платформа, объединяющая восприятие, язык и действия.
Унифицированная Диффузия для VLA
Предлагается унифицированная модель диффузии VLA, использующая совместный дискретный процесс шумоподавления для объединения визуальных, лингвистических и действенных модальностей. Данный подход позволяет эффективно интегрировать информацию и улучшить понимание и генерацию контента. В основе модели лежит гибридный механизм внимания, обеспечивающий эффективное межмодальное взаимодействие и учитывающий взаимосвязи между модальностями. Дискретизация визуального и действенного пространств осуществляется посредством VQ Tokenizer и FAST Action Tokenizer, обеспечивая эффективное диффузионное моделирование и планирование действий. Использование дискретизации снижает вычислительную сложность и повышает эффективность обучения.
Использование дискретизации позволяет снизить вычислительную сложность и повысить эффективность процесса обучения.
Превосходство в Долгосрочном Планировании
Комплексная оценка на CALVIN и LIBERO демонстрирует превосходную производительность в задачах долгосрочного манипулирования с использованием языка. Модель Unified Diffusion VLA (UD-VLA) достигает средней длины успешного выполнения в 4.64 на CALVIN ABCD, превосходя все базовые модели. Эксперименты демонстрируют улучшенные возможности обобщения на SimplerEnv real-to-sim (59.4% успеха), превосходя существующие методы, и достигает современного показателя успеха в 92.7% на LIBERO. Использование Action Chunking дополнительно повышает производительность, облегчая генерацию сложных действий.
Использование метода Action Chunking дополнительно повышает производительность, облегчая генерацию сложных, многошаговых действий.
Проактивное Планирование и Понимание Мира
Интеграция мировых знаний, основанная на оптическом потоке, позволяет модели предвидеть будущие состояния и формировать проактивные стратегии. Такой подход выходит за рамки реактивности, позволяя системе формировать стратегии, учитывающие динамику окружающей среды. «Next-Scale Prediction», опираясь на визуальное предвидение, позволяет оценивать последствия действий на расширенном временном горизонте. Комбинация данного подхода с четырехкратным увеличением скорости работы открывает путь к созданию роботов, способных к проактивному, целенаправленному поведению в сложных и динамичных средах. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.
Исследование, представленное в статье, демонстрирует стремление к созданию единой модели, способной понимать, генерировать и предсказывать действия – амбициозная задача, знакомая по бесчисленным попыткам автоматизировать сложные процессы. Это напоминает о словах Блеза Паскаля: “Все великие дела требуют времени”. Кажется, разработчики стремятся к созданию универсального инструмента, способного решать широкий спектр задач, но, как показывает практика, каждая «революционная» технология рано или поздно превращается в технический долг. Модель Unified Diffusion VLA, с её акцентом на совместное шумоподавление и предсказание действий, безусловно, представляет собой шаг вперёд, но необходимо помнить, что реальный мир всегда найдёт способ сломать даже самую элегантную теорию. И тогда, возможно, придётся констатировать, что система «всё ещё жива», несмотря на все баги.
Что дальше?
Представленная работа, безусловно, элегантна в своей попытке объединить зрение, язык и действие в рамках единого диффузионного процесса. Однако, не стоит забывать, что любая «унификация» – это компромисс. Вполне вероятно, что в стремлении к универсальности, модель теряет в эффективности в отдельных, узкоспециализированных задачах. И это, как показывает практика, всегда происходит. Производственная среда найдёт способ выявить эти ограничения, гарантированно.
Перспективы дальнейших исследований, очевидно, лежат в области масштабируемости. “Состояние искусства” в робототехнике сегодня – это скорее демонстрация возможностей, чем решение реальных проблем. Пока же, “визуальное предвидение” остаётся красивой фразой, пока робот не столкнётся с первым же непредсказуемым объектом. И тогда вся эта сложная диффузия окажется бесполезной.
В конечном счёте, неизбежно возникнет вопрос о вычислительных затратах. Каждая новая архитектура, обещающая «революцию», в итоге требует всё больше ресурсов. Иногда лучше монолит, чем сто микросервисов, каждый из которых врёт о своей эффективности. И эта простая истина, вероятно, снова подтвердится.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.01718.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- SmaraQ: Hummingbirds and the Quantum Realm
- LLM: математика — предел возможностей.
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый прыжок: сможем ли мы наконец разгадать тайну сворачивания белков?
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Визуальное мышление нового поколения: V-Thinker
- Разделяй и властвуй: Новый подход к классификации текстов
- Память как основа разума: новый подход к генерации ответов
2025-11-04 20:44