AMI ra mắt world model phân cấp đầu tiên cho lập kế hoạch trực quan dài hạn

Mô hình H-JEPA cải thiện tỷ lệ thành công trên benchmark Visual AntMaze từ 18% lên 73% đồng thời giảm lượng tính toán lập kế hoạch cần thiết. Hệ thống này học các world model ở nhiều mức độ trừu tượng khác nhau và thực hiện lập kế hoạch bằng cách chuyển từ các mục tiêu tổng quát xuống các hành động chi tiết hơn để xử lý các tác vụ trực quan dài hạn. AMI giới thiệu H-JEPA là world model phân cấp học đầu cuối đầu tiên cho ứng dụng này. Kiến trúc được xây dựng dựa trên SIGReg/LeWM và áp dụng công thức huấn luyện ổn định cho phép các phép trừu tượng ngữ nghĩa xuất hiện tự nhiên qua các cấp độ của nó.