特朗普家族重磅推出World Liberty Financial——革命性的DeFi平台,致力于重塑全球银行与金融体系

区块律动Publié le 2005-09-24Dernière mise à jour le 2024-09-05

Lectures associées

Les modèles du monde évoluent de la prédiction vers la planification : HWM et le défi du contrôle à long terme

Le modèle mondial évolue de la prédiction vers la planification, avec HWM (modèle mondial hiérarchique) abordant le défi du contrôle à long terme. Alors que des modèles comme V-JEPA 2 se concentrent sur l'apprentissage de représentations et la prédiction future via l'entraînement sur de vastes données vidéo, ils peinent dans les tâches de contrôle multi-étapes en raison de l'accumulation d'erreurs de prédiction et de l'explosion de l'espace de recherche d'actions. HWM introduit une structure de planification hiérarchique à deux niveaux. Un niveau supérieur planifie le cheminement par étapes sur une échelle de temps longue, tandis qu'un niveau inférieur exécute les actions locales sur une échelle courte. Cette approche décompose les longues tâches en segments plus courts, réduisant ainsi la complexité de la planification et contenant la propagation des erreurs. Les résultats expérimentaux sont significatifs : Dans une tâche de saisie et placement en monde réel, HWM atteint un taux de réussite de 70%, contre 0% pour un modèle monocouche. Il réduit également considérablement le coût computationnel de la planification. Ce progrès s'inscrit dans une convergence plus large avec V-JEPA (représentation du monde) et WAV (vérification et correction des prédictions). L'objectif est de transformer la capacité prédictive en un système exécutable, vérifiable et capable de planification à long terme, une avancée cruciale pour les robots et les agents IA devant gérer des tâches complexes et séquentielles.

marsbitIl y a 1 h

Les modèles du monde évoluent de la prédiction vers la planification : HWM et le défi du contrôle à long terme

marsbitIl y a 1 h

Trading

Spot
Futures
活动图片