Meta AI تطلق نموذج العالم التنبئي المدمج المشترك للتخطيط الفيزيائي JEPA-WMs

رسالة أخبار ME، 3 أبريل (UTC+8)، نشرت فرق Meta AI Research نموذجًا لصور التنبؤ بالعالم القائم على نمط JEPA-WMs للتخطيط الفيزيائي وأبحاثه ذات الصلة. تستكشف هذه الدراسة العوامل الرئيسية لنجاح النموذج، وتوفر تنفيذًا كاملًا باستخدام PyTorch ومجموعة بيانات ونماذج مُدربة مسبقًا. تتضمن النماذج المنشورة النموذج الأساسي JEPA-WM، بالإضافة إلى نموذجَي DINO-WM وV-JEPA-2-AC(fixed) كخطّ أساس، وتغطي بيئات متعددة لعمليات الروبوت والتنقل مثل DROID & RoboCasa وMetaworld وPush-T وPointMaze وWall. يستخدم النموذج مُشفِّرات بصرية مثل DINOv3 ViT-L/16 وDINOv2 ViT-S/14 وV-JEPA-2 ViT-G/16، وتكون دقة إدخال الصور بشكل أساسي 224×224 أو 256×256. كما يوفّر المشروع رأس فك ترميز اختياري لوحدة VM2M للتصور وفك التتبعات، لكنه يؤكد أن هذا الرأس ليس ضروريًا لتدريب نماذج العالم أو لإجراء تقييمات التخطيط. جرى إتاحة جميع الموارد علنًا على GitHub وHugging Face وarXiv. (المصدر: InFoQ)