Meta本周发布的一款新生成式AI模型可能会改变机器理解物理世界的方式,为更智能的机器人等应用创造机会。
这款名为"视频联合嵌入预测架构2"(V-JEPA 2)的开源模型,旨在帮助人工智能理解重力和物体永恒性等物理概念。
Meta在博客文章中表示:"通过分享这项工作,我们希望为研究人员和开发者提供最佳模型和基准,以帮助加速研究和进展,最终打造更好、更强大的AI系统来改善人们的生活。"
目前允许AI与物理世界交互的模型依赖于标记数据或视频来模拟现实,但这种新方法强调物理世界的逻辑,包括物体如何移动和相互作用。该模型能让AI理解诸如球从桌子上滚落会掉下来这样的概念。
Meta表示,该模型对自动驾驶车辆和机器人等设备很有用,因为它们无需针对每种可能情况进行训练。公司称这是向类人适应能力AI迈出的一步。
物理AI领域的一大挑战是需要大量训练数据,这需要时间、资金和资源。今年早些时候在SXSW大会上,专家表示合成数据——由AI创建的训练数据——可以帮助传统学习模型应对意外情况。
Meta表示,其新模型简化了这一过程,使实际应用更加高效,因为它不依赖于所有这些训练数据。
世界模型的下一步包括训练能够在不同时空尺度上学习、推理和规划的模型,使它们更好地分解复杂任务。除了视觉之外还能使用音频和触觉等其他感官的多模态模型,也将帮助未来的AI模型更好地理解现实世界。
好文章,需要你的鼓励
FORTIS是专门测量AI代理"越权行为"的基准测试,研究发现十款顶尖模型普遍选择远超任务需要的高权限技能,端到端成功率最高仅14.3%。
谷歌在Android Show发布会上宣布,将Gemini更深度整合至Android系统,推出名为"Gemini Intelligence"的升级功能。该功能可跨应用处理日常任务,包括自动填写表单、安排日程、生成购物清单及自定义小组件等,无需用户频繁切换应用。此外,Gboard新增"Rambler"功能,可自动过滤语音输入中的口误和填充词。Gemini Intelligence将率先登陆三星Galaxy和谷歌Pixel手机,并支持Android Auto、Wear OS及智能眼镜。
荷兰Nebius团队提出SlimSpec,通过低秩分解压缩草稿模型LM-Head的内部表示而非裁剪词汇,在保留完整词汇表的同时将LM-Head计算时间压缩至原来的五分之一,端到端推理速度超越现有方法最高达9%。