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Para abordar el obstáculo clave que supone la dependencia de datos de interacción corporal a gran escala, este artículo propone los Modelos Primitivos del Mundo Encarnado (PEWM), un novedoso paradigma de modelado del mundo centrado en horizontes temporales limitados y a corto plazo. Al restringir la generación de vídeo a un horizonte temporal fijo y a corto plazo, los PEWM permiten una alineación precisa entre los conceptos lingüísticos y las representaciones visuales de los movimientos del robot, lo que reduce la complejidad del entrenamiento, mejora la eficiencia de la recopilación de datos corporales y reduce la latencia de la inferencia. Equipado con un planificador modular de Modelos de Visión y Lenguaje (VLM) y un mecanismo de guía de mapa de calor de Inicio-Objetivo (SGG), permite un control flexible de bucle cerrado y facilita la generalización constructiva de políticas de nivel primitivo a tareas complejas. Aprovechando los antecedentes visuales espaciotemporales de los modelos de vídeo y la comprensión semántica de los VLM, cierra la brecha entre la interacción física precisa y la inferencia de alto nivel, allanando el camino hacia una inteligencia corporal escalable, interpretable y de propósito general.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentamos un nuevo paradigma de modelado mundial que aborda el problema de la dependencia de datos a gran escala.
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Alineación mejorada y detallada entre el lenguaje y el comportamiento
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Reducción de la complejidad del entrenamiento y de la latencia de inferencia
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Es posible la recopilación eficiente de datos corporales
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Soporte para generalización constructiva para tareas complejas
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Presentando la posibilidad de una inteligencia corporal escalable, interpretable y de propósito general.
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Limitations:
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Dificultad para planificar y realizar previsiones a largo plazo debido a horizontes limitados a corto plazo
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Flexibilidad limitada debido a la dependencia de un conjunto fijo de comportamientos primitivos
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Dependencia del rendimiento de VLM y SGG
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Se necesita una mayor verificación de la aplicabilidad y el rendimiento de generalización a sistemas de robots reales.
