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[Recommandation Open Source] 🌍 Superbes modèles de monde Il s'agit d'une collection de ressources soigneusement sélectionnées sur les modèles du monde, organisant systématiquement les informations les concernant. Articles classiques et récents • Implémentation du code source ouvert (Code) • Sondages et tutoriels • Ensembles de données et points de référence Qu'est-ce qu'un « modèle mondial » ? Pour doter l'IA d'un « simulateur cérébral », comme celui dont disposent les humains. • Imagination et déduction : De même que lorsque vous conduisez, vous n’avez pas besoin d’avoir un accident pour savoir : « Si je ne freine pas, je vais percuter quelqu’un par l’arrière. » Les modèles du monde permettent à l’IA de déduire mentalement : « Si j’effectue l’action A, le monde deviendra dans l’état B. » • Essence : Il s’agit d’une abstraction et d’une modélisation des lois qui régissent le monde physique. Yann LeCun, lauréat du prix Turing, a souligné à maintes reprises que les modèles du monde sont essentiels pour que l’IA acquière le bon sens, le raisonnement et des capacités de planification. Ce domaine englobe plusieurs disciplines telles que la vision par ordinateur, l’apprentissage par renforcement et l’IA générative. Que contient le projet ? Le projet catégorise ses vastes ressources, couvrant principalement les domaines clés suivants, reflétant les tendances technologiques actuelles en matière d'IA : Intelligence incarnée et robotique : comment les robots peuvent-ils apprendre à marcher et à ramasser des objets sans tout saccager ? Ce recueil rassemble des ressources sur la manière dont les robots peuvent apprendre à prendre des décisions grâce à des environnements simulés. • Conduite autonome : par exemple, le système FSD de Tesla ou le modèle GAIA-1 de Wayve. La conduite autonome nécessite non seulement de « voir » la route, mais aussi d’anticiper les actions des véhicules et des piétons environnants dans les secondes qui suivent, ce qui constitue précisément le point fort des modèles du monde. • Génération vidéo et simulation physique : Similaire à OpenAI Sora ou Google Genie, ce modèle est capable de générer des vidéos réalistes car il apprend implicitement les lois physiques du mouvement des objets et des variations de la lumière et des ombres. • Base théorique : Inclut des architectures algorithmiques fondamentales telles que la série Dreamer et JEPA. Adresse du projet