Meta представила Meta Motivo: новую модель для управления виртуальными гуманоидными агентами в сложных задачах.

Модели на основе поведения и их значение

Фундаментальные модели, предварительно обученные на больших объемах неразмеченных данных, стали современным подходом для разработки универсальных систем ИИ. Эти системы способны решать сложные задачи с помощью целевых запросов.

Проблемы и решения в робототехнике

Исследователи изучают возможность расширения этого подхода на поведенческие модели (BFM) для агентов, взаимодействующих с динамическими средами. Основная цель – разработка BFM для гуманоидных агентов, которые могут контролировать свое тело, основываясь на собственных ощущениях.

Инновации в обучении

Исследователи Meta представили FB-CPR – алгоритм обучения с подкреплением, который использует только наблюдаемые данные. Этот алгоритм позволяет моделям учиться на неразмеченных поведениях, что значительно упрощает процесс обучения.

Преимущества FB-CPR

Алгоритм FB-CPR показывает отличные результаты в различных задачах, достигая 73.4% от максимальной производительности без специального обучения. Он превосходит другие методы в задачах максимизации вознаграждения и показывает высокую эффективность в задачах достижения целей.

Ограничения и будущее

Несмотря на успехи, FB-CPR имеет ограничения. Он не всегда справляется с задачами, далекими от данных захвата движения. В будущем планируется интеграция дополнительных переменных состояния и использование видео-данных для улучшения возможностей модели.

Как внедрить ИИ в ваш бизнес

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите области, где возможно применение автоматизации.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI). Решите, что вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение. Существует множество вариантов ИИ.
Внедряйте ИИ постепенно. Начните с небольшого проекта и анализируйте результаты.
Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.