AllenAI ha lanzado dos modelos MolmoMotion que predicen trayectorias de puntos 3D basadas en historias de video cortas e instrucciones en lenguaje natural. Un modelo utiliza una historia de tres fotogramas, el otro una historia de un solo fotograma, lo que permite la predicción de movimiento futuro para objetos en el espacio 3D.
media
r/LocalLLaMA
·
hace 57 d
·
open_models
AllenAI lanza los modelos de visión MolmoMotion para predicción de movimiento futuro
Traducido del English → Español
Artículos relacionados
arxiv
arXiv cs.AI
·
hace 54 d
Gazer: Corrección semántica sin entrenamiento para modelos visuales autoregresivos
Gazer introduce un marco de trabajo sin entrenamiento que utiliza retroalimentación de modelos de lenguaje grande multimodales para corregir errores semánticos en tiempo real durante la generación de modelos visuales autoregresivos. Al integrar etapas de diagnóstico reflexivo y corrección semántica, Gazer mejora la precisión composicional y la alineación semántica en múltiples modelos sin entrenamiento adicional.
arxiv
arXiv cs.LG
·
hace 54 d
·
2 vistas
Desacoplar el conocimiento declarativo y procedimental en modelos de visión-lenguaje-acción
w$^{2}$VLA introduce un enfoque modular que desacopla el conocimiento declarativo y procedimental en los modelos de visión-lenguaje-acción. Al reestructurar el flujo de información, permite una clonación de comportamiento robusta y una transferencia de habilidades cero-shot sin precedentes a través de objetos no vistos y disímiles.
arxiv
arXiv cs.AI
·
hace 54 d
·
2 vistas
ARCO: Rúbrica adaptativa con coevolución para agentes LLM de múltiples pasos
ARCO introduce un marco de rúbricas que permite la asignación de crédito a nivel de paso para agentes LLM de múltiples pasos. Actualiza conjuntamente un modelo compartido con cabezales de generación y puntuación, permitiendo que el contenido de la rúbrica y la función de puntuación coevolucionen mediante datos on-policy, mejorando el rendimiento y la interpretabilidad en benchmarks.
arxiv
arXiv cs.AI
·
hace 54 d
Desacoplar el conocimiento declarativo y procedimental en modelos de visión-lenguaje-acción
w$^{2}$VLA introduce un modelo modular de visión-lenguaje-acción que desacopla el conocimiento declarativo y procedimental. Al reestructurar el flujo de información, permite una clonación de comportamiento robusta y la transferencia de habilidades zero-shot a objetos nuevos y disímiles.
arxiv
arXiv cs.CL
·
hace 55 d
·
3 vistas
Autoevolución de agentes con capacidad de llamada de herramientas mediante aprendizaje de preferencia en puntos de divergencia
ToolGraph mejora los agentes multi-turno que utilizan herramientas integrando topología de esquemas, pesos de transición y controles conscientes del historial. El entrenamiento con DPO en 161 pares de preferencia en puntos de divergencia mejora el rendimiento: ToolGraph+DPO logra una ganancia relativa de recompensa del 16.8% sobre la línea base, especialmente en tareas de aerolíneas y comercio minorista, emergiendo la positividad de la recompensa como la señal diagnóstica clave.