DeepMind UniSim simula la realidad para entrenar robots y personajes de juegos

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Investigadores tiene Google Espíritu profundo, dentro colaboración con UPC berkeley, MIT, Y EL Universidad de Alberta, tiene desarrollado A nuevo máquina aprendiendo modelo tiene crear realista simulación para capacitación todo tipos de AI sistemas.

"EL Próximo hito para generativo modelos Este tiene simular realista experiencia dentro respuesta tiene Comportamiento tomado por humanos, robots, Y otro interactivo agentes " EL investigadores escribir. Y Este Este Qué ellos esperanza tiene alcanzar con UniSim, A generativo AI sistema eso creado A "universal simulador de mundo real interacción."

Aunque UniSim Este dentro Es pronto pasos, Él Reloj EL En primer lugar escenario hacia alcanzar Este hito. UniSim podría probar tiene estar A inestimable activo para campos demandante complejo mundo real interacciones, semejante como robótica Y autónomo vehículos.

Qué Este UniSim?

UniSim Este A generativo modelo eso puede imitar EL interacción entre humanos Y agentes con EL mundo. Él puede simular EL visual resultados de los dos alto nivel instrucciones, semejante como "abrir EL cajón," Y nivel bajo control S, como "desplazarse por X, Sí. Este simulado datos puede entonces atender como capacitación ejemplos para otro modelos eso sería necesidad datos recopilación desde EL real mundo.

Evento

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"Nosotros para proponer tiene combinar A poder de datos—yendo desde La Internet imagen-texto pares, tiene movimiento Y acción rico datos desde navegación, manejo, humano actividades, la robótica, Y datos desde simulación Y renderizado—en A condicional video generación marco," EL investigadores escribir.

De acuerdo a tiene EL investigadores, UniSim puede con éxito unir EL vasto conciencia contenido dentro Es capacitación datos Y generalizar más allá de Es capacitación ejemplos, "permitir rico interacción a través grano fino movimiento control de De lo contrario estático escenas Y objetos. »

UniSim capacidad tiene simular realista experiencias tiene de gran alcance trascendencia. Él puede estar usado tiene Formar encarnado planificadores, nivel bajo control Estrategias, video subtitulado modelos, Y otro máquina aprendiendo modelos eso pedido alta calidad Y coherente visual datos.

trayendo diverso datos fuentes juntos

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