Мир без границ: Моделирование реальности на тысячу шагов вперёд

от

Автор: Денис Аветисян

Новая разработка позволяет создавать интерактивные модели мира, способные предсказывать события на значительно более длительных временных горизонтах, чем ранее возможные.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
Архитектура Infinite-World, представленная иерархическим компрессором памяти без привязки к позам, рекурсивно сжимает исторические латенты в фиксированный бюджет памяти посредством иерархической компрессии с локальным и глобальным этапами, оптимизируясь совместно с DiT-бэкбоном для автономной привязки генераций к отдаленному прошлому с постоянными вычислительными затратами, при этом отсеивание неопределённых движений посредством троичной логики обеспечивает надёжное обучение действиям и реакциям, а предварительное обучение на открытых видеоданных, за которым следует дообучение на плотных данных повторных посещений, активирует согласованность памяти на горизонте в тысячу кадров.
Архитектура Infinite-World, представленная иерархическим компрессором памяти без привязки к позам, рекурсивно сжимает исторические латенты в фиксированный бюджет памяти посредством иерархической компрессии с локальным и глобальным этапами, оптимизируясь совместно с DiT-бэкбоном для автономной привязки генераций к отдаленному прошлому с постоянными вычислительными затратами, при этом отсеивание неопределённых движений посредством троичной логики обеспечивает надёжное обучение действиям и реакциям, а предварительное обучение на открытых видеоданных, за которым следует дообучение на плотных данных повторных посещений, активирует согласованность памяти на горизонте в тысячу кадров.

Исследователи представили Infinite-World — интерактивную модель мира, использующую иерархическое сжатие памяти и неопределённость в выборе действий для стабильного и связного моделирования реальных данных.

Несмотря на успехи в создании интерактивных моделей мира, обеспечение их стабильной работы и когерентности на длительных горизонтах, особенно при использовании реальных видеоданных, остается сложной задачей. В данной работе, ‘Infinite-World: Scaling Interactive World Models to 1000-Frame Horizons via Pose-Free Hierarchical Memory’, предложен новый подход, позволяющий поддерживать связную визуальную память на протяжении более чем 1000 кадров в сложных условиях реального мира. Ключевым элементом является иерархический компрессор памяти, не требующий информации о позе, и модуль маркировки действий с учетом неопределенности, что позволяет эффективно использовать данные и обеспечивать устойчивое обучение. Каким образом предложенные методы могут способствовать развитию более реалистичных и интерактивных виртуальных сред?

Разрыв между Симуляцией и Реальностью: Преодоление Иллюзии

Современные модели мира, предназначенные для обучения агентов, сталкиваются с существенной проблемой, известной как «Разрыв между реальностью и симуляцией». Этот разрыв проявляется в заметных расхождениях между поведением агента в виртуальной среде и его способностью адаптироваться к реальному миру. Обучение в симуляции, несмотря на свою эффективность, часто не обеспечивает достаточной обобщающей способности, приводя к ошибкам и непредсказуемым действиям при взаимодействии с реальными объектами и динамичными условиями. Проблема усугубляется сложностью точного моделирования всех факторов, влияющих на поведение в реальном мире, что ограничивает надежность и эффективность агентов, обученных исключительно в симулированных средах.

Существующий разрыв между симуляцией и реальностью обусловлен прежде всего сложностью адекватного моделирования долгосрочных взаимосвязей и динамических изменений в сложных сценах. Современные алгоритмы часто не способны предвидеть последствия действий, происходящих на больших временных интервалах или зависящих от множества факторов, что приводит к непредсказуемому поведению виртуальных агентов в реальных условиях. Например, при моделировании городского трафика, необходимо учитывать не только текущее положение автомобилей, но и вероятные изменения в поведении водителей, погодные условия и даже социальные факторы, влияющие на принятие решений. Игнорирование этих долгосрочных зависимостей и динамики приводит к тому, что симуляция становится упрощенной и не отражает всей полноты реальных процессов, что существенно ограничивает её применимость в задачах обучения и планирования.

Несмотря на растущую важность больших наборов данных, таких как ‘Sekai Dataset’, для обучения моделей, имитирующих реальный мир, одного лишь объема информации недостаточно для преодоления разрыва между симуляцией и реальностью. Ограничения существующих архитектур моделей не позволяют в полной мере использовать потенциал этих данных, особенно когда речь идет о понимании долгосрочных зависимостей и динамических изменений в сложных сценах. Поэтому, параллельно с расширением объемов обучающих данных, необходима разработка принципиально новых архитектур, способных более эффективно извлекать и обобщать знания, что позволит создавать более реалистичные и надежные модели мира, способные к адаптации и прогнозированию в условиях неопределенности.

Infinite-World: Архитектура для Долгосрочного Предсказания

Архитектура ‘Infinite-World’ представляет собой надежную интерактивную модель мира, разработанную для решения задач долгосрочного моделирования реальных сценариев. Ключевой особенностью является способность поддерживать когерентное моделирование на горизонте в 1000 кадров, что значительно превосходит возможности существующих систем. Это достигается за счет оптимизации как структуры модели, так и методов обучения, позволяющих сохранять согласованность и предсказуемость поведения симулируемой среды на протяжении длительного времени. В отличие от традиционных подходов, ‘Infinite-World’ ориентирована на создание реалистичных и продолжительных симуляций, необходимых для задач, требующих долгосрочного планирования и прогнозирования.

В основе архитектуры ‘Infinite-World’ лежит ‘DiT Backbone’ — трансформерная модель, разработанная для повышения эффективности работы с памятью и улучшения способности к временному рассуждению. ‘DiT’ использует модифицированный механизм внимания, оптимизированный для обработки длинных последовательностей, что позволяет модели сохранять когерентность предсказаний на горизонте в 1000 кадров. Для снижения вычислительных затрат и потребления памяти применяются методы квантизации и разреженного представления данных, что делает архитектуру пригодной для моделирования сложных реальных сцен. Особое внимание уделено эффективному управлению состоянием модели и предотвращению накопления ошибок при долгосрочном прогнозировании.

Модель Infinite-World использует метод “Неопределенность-ориентированной разметки действий” (Uncertainty-aware Action Labeling) для повышения устойчивости к шумам и неточностям в реальных данных. Этот подход позволяет модели корректно интерпретировать и прогнозировать поведение, даже при наличии зашумленных входных сигналов. Дополнительно, для оптимизации вычислительных ресурсов применяется механизм “Внимания на основе поля зрения” (FOV-based Attention), который концентрирует обработку на наиболее релевантных областях сцены, игнорируя несущественные детали. Это позволяет снизить вычислительную сложность и повысить эффективность модели при работе с визуально сложными окружениями и длинными временными горизонтами.

Предложенный подход Infinite-World демонстрирует визуальную согласованность между фрагментами, что подтверждается схожестью 2-го и 6-го фрагментов, а 8-й фрагмент представляет собой увеличенный вид первого кадра.
Предложенный подход Infinite-World демонстрирует визуальную согласованность между фрагментами, что подтверждается схожестью 2-го и 6-го фрагментов, а 8-й фрагмент представляет собой увеличенный вид первого кадра.

Сжатие Прошлого: Архитектура Памяти и Стратегии Обучения

В основе архитектуры Infinite-World лежит ‘Иерархический сжиматель памяти без учета позы’ (Hierarchical Pose-free Memory Compressor, HPMC), обеспечивающий эффективное хранение и извлечение визуальной информации. HPMC использует два основных метода сжатия: ‘Прямое сжатие HPMC’ (HPMC Direct Compression) для обработки коротких последовательностей данных и ‘Иерархическое сжатие HPMC’ (HPMC Hierarchical Compression) для удержания долгосрочных зависимостей. Разделение на эти два метода позволяет оптимизировать процесс сжатия в зависимости от длительности и значимости последовательностей, что критически важно для поддержания целостности и согласованности виртуального мира.

Для повышения устойчивости визуальных деталей во времени, в архитектуре Infinite-World применяется ‘Frame Preservation Objective’ — целевая функция, оптимизирующая процесс сжатия памяти. Данная функция способствует сохранению информации о визуальных особенностях сцен, предотвращая потерю ключевых деталей при компрессии и последующем восстановлении данных. Это достигается путем добавления штрафа к функции потерь при значительном изменении визуальных характеристик между кадрами, что обеспечивает более точное и стабильное представление сцены в сжатом виде и улучшает качество воссоздаваемого изображения.

Для активации долговременной пространственной памяти, Infinite-World использует стратегию обучения ‘Revisit-Dense Finetuning’. Данный подход позволяет улучшить два ключевых показателя: ‘Согласованность памяти’ и ‘Способность к реагированию на действия’. В ходе оценки было установлено, что ‘Revisit-Dense Finetuning’ обеспечивает показатель ‘Согласованности памяти’ равный 1.83, в то время как альтернативные методы демонстрируют результат 2.40. Аналогично, ‘Способность к реагированию на действия’ с использованием данной стратегии оценивается в 1.61, по сравнению с 2.95 у других подходов. Таким образом, ‘Revisit-Dense Finetuning’ значительно повышает эффективность удержания и использования информации о пространстве на протяжении длительного времени.

Использование иерархического сжатия позволяет поддерживать практически постоянный расход памяти при увеличении длины контекстного видео, в отличие от некомпрессированных методов, приводящих к быстрому исчерпанию памяти на GPU объемом 80GB H800.
Использование иерархического сжатия позволяет поддерживать практически постоянный расход памяти при увеличении длины контекстного видео, в отличие от некомпрессированных методов, приводящих к быстрому исчерпанию памяти на GPU объемом 80GB H800.

Оценка Эффективности: Рейтинг Среди Лучших

Для оценки эффективности разработанной системы Infinite-World использовалась рейтинговая система Эло, общепринятый метод сравнения навыков игроков или моделей в различных областях. В ходе сравнительных тестов с существующими моделями мирового моделирования, Infinite-World продемонстрировал результат в 1719 баллов по Эло. Данный показатель свидетельствует о значительном превосходстве системы в прогнозировании и моделировании динамики виртуального мира, позволяя оценивать ее производительность в сравнении с другими подходами и отслеживать прогресс в развитии. Использование системы Эло обеспечило объективную и количественную оценку, подчеркивающую конкурентоспособность Infinite-World в области искусственного интеллекта и виртуальной реальности.

Модель Infinite-World демонстрирует выдающуюся способность к прогнозированию последствий действий в смоделированной среде. В отличие от существующих систем, которые часто дают неточные или запаздывающие результаты, данная разработка обеспечивает точное предвидение изменений, возникающих в результате различных действий агентов. Это достигается за счет сложного алгоритма, анализирующего взаимосвязи между объектами и событиями в виртуальном мире, позволяя модели с высокой степенью достоверности предсказывать, как конкретное действие повлияет на окружающую среду и поведение других агентов. Такая «чувствительность к действиям» является ключевым фактором для создания реалистичных и интерактивных симуляций, открывая возможности для продвинутых исследований в области искусственного интеллекта и виртуальной реальности.

В ходе пользовательских исследований система Infinite-World продемонстрировала значительное превосходство над ближайшим конкурентом, опередив его на 177 баллов. Эта разница подтверждает высокую эффективность модели в прогнозировании и моделировании сложных взаимодействий. Важно отметить, что при этом потребление памяти системой остается стабильным и умеренным, составляя приблизительно 45 ГБ. Такая оптимизация позволяет масштабировать Infinite-World и использовать его в ресурсоограниченных средах, что делает её особенно привлекательной для широкого спектра приложений и дальнейших исследований в области искусственного интеллекта и моделирования миров.

Сравнение Infinite-World и HY-World-1.5 демонстрирует, что HY-World-1.5 обеспечивает более стабильное и предсказуемое поведение агента на больших временных горизонтах.
Сравнение Infinite-World и HY-World-1.5 демонстрирует, что HY-World-1.5 обеспечивает более стабильное и предсказуемое поведение агента на больших временных горизонтах.

Перспективы Развития: Расширение Горизонтов Интерактивных Симуляций

Архитектура и стратегии обучения, используемые в Infinite-World, обладают значительным потенциалом для расширения. Дальнейшие исследования направлены на интеграцию более широкого спектра сенсорных данных — не только визуальной информации, но и тактильных ощущений, звуков и даже обоняния — что позволит создать более реалистичные и иммерсивные виртуальные среды. Параллельно, ведется работа над адаптацией модели к более сложным и динамичным окружениям, включающим в себя разнообразные объекты, непредсказуемые события и взаимодействие с другими агентами. Такое расширение позволит Infinite-World не просто генерировать визуально правдоподобные миры, но и обеспечивать полноценное сенсорное восприятие и реалистичное взаимодействие, открывая новые горизонты для обучения искусственного интеллекта и создания интерактивных симуляций.

Дальнейшие исследования направлены на повышение способности модели обобщать полученный опыт и адаптироваться к непредсказуемым условиям. Ключевой задачей является создание алгоритмов, позволяющих Infinite-World эффективно функционировать в ситуациях, существенно отличающихся от тех, на которых она обучалась. Это предполагает разработку механизмов, способных к быстрому обучению на небольшом количестве данных, а также к переносу знаний, полученных в одной среде, в совершенно новую. Успешная реализация этих направлений позволит значительно расширить область применения модели, сделав ее более надежной и универсальной в различных интерактивных сценариях, приближая к созданию по-настоящему интеллектуальных и адаптивных виртуальных миров.

Разработка Infinite-World представляет собой значительный шаг к созданию виртуальных миров, способных к подлинному взаимодействию и проявлению интеллекта. Преодолевая разрыв между симуляцией и реальностью, система позволяет создавать среды, в которых объекты и агенты не просто реагируют на заданные команды, но и демонстрируют способность к адаптации, обучению и даже импровизации. Это открывает перспективы для широкого спектра применений — от разработки реалистичных обучающих симуляторов и игровых миров, до создания виртуальных ассистентов, способных к более естественному и интуитивному взаимодействию с человеком. В конечном итоге, Infinite-World стремится к созданию цифровых пространств, которые будут неотличимы от реальных, предоставляя пользователям беспрецедентный уровень погружения и контроля.

Сравнение Infinite-World и HY-World-1.5 демонстрирует, что последний обеспечивает более стабильное и эффективное перемещение на больших расстояниях.
Сравнение Infinite-World и HY-World-1.5 демонстрирует, что последний обеспечивает более стабильное и эффективное перемещение на больших расстояниях.

Работа над Infinite-World, судя по всему, подтверждает давнюю истину: элегантные теоретические построения неизбежно сталкиваются с суровой реальностью продакшена. Авторы стремятся к созданию интерактивной модели мира, способной к долгосрочному прогнозированию, используя иерархическое сжатие памяти и неопределенность в оценке действий. Это, конечно, прекрасно, но стоит помнить, что любая, даже самая продуманная система, рано или поздно столкнется с непредсказуемыми данными из реального мира. Как заметил Ян ЛеКун: «Если что-то может пойти не так, оно обязательно пойдет не так». И, вероятно, именно эта фраза станет девизом каждой отладки этой сложной системы, стремящейся к стабильному и связному моделированию.

Что Дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует способность к построению более продолжительных симуляций. Однако, следует помнить: каждая новая «глубина» предсказания лишь выявляет больше способов, которыми реальность способна обрушить эту хрупкую конструкцию. Иллюзия когерентности, поддерживаемая иерархической памятью, не отменяет фундаментальной проблемы: данные, полученные из реального мира, всегда содержат шум, а шум, рано или поздно, приведёт к непредсказуемым результатам. Очевидно, что сжатие памяти — это лишь способ отложить неминуемое столкновение с ограниченностью ресурсов.

Перспективы развития, вероятно, будут сосредоточены на ещё более изощрённых методах борьбы с этой энтропией. Улучшение моделей неопределённости, безусловно, полезно, но не стоит забывать, что даже самая точная оценка риска не предотвращает катастрофу. Более вероятно, что усилия будут направлены на создание систем, способных «грациозно» выходить из строя, вместо того, чтобы пытаться создать идеальную симуляцию. Нам не нужно больше бесконечных миров — нам нужно меньше самообмана.

В конечном итоге, представленная архитектура, как и любая другая, станет анекдотом, примером наивного оптимизма. Потому что рано или поздно прод найдёт способ сломать даже самую элегантную теорию, заставив систему предсказывать не будущее, а необходимость срочного патча.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.02393.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-08 11:39