meng shao（@shao__meng）のスレッド

[オープンソースの推奨事項] 🌍 素晴らしい世界モデル これは世界モデルに関する情報を体系的に整理した、世界モデルに関するリソースの厳選コレクションです。 古典論文と最新論文 • オープンソースコードの実装（コード） • アンケートとチュートリアル • データセットとベンチマーク 「ワールドモデル」とは何ですか? 人間と同じように、AIに「脳内シミュレーター」を与えること。 • 想像力と推論：車を運転するときと同じように、「ブレーキをかけないと追突してしまう」と知るために実際に事故を起こす必要はありません。世界モデルにより、AI は「アクション A を実行すると、世界は状態 B になる」と頭の中で推論できます。 • 本質：物理世界を支配する法則を抽象化し、モデル化することです。チューリング賞受賞者のヤン・ルカン氏は、AIが常識、推論、計画能力を獲得するには世界モデルが不可欠であると繰り返し強調してきました。これは、コンピュータービジョン、強化学習、生成AIなど、複数の分野に関係します。 プロジェクトの内容は何ですか? このプロジェクトでは、AI の現在の技術動向を反映して、膨大なリソースを主に次のコア領域に分類しています。 具現化された知能とロボティクス：ロボットはどのようにして家を壊すことなく歩き、物を拾うことを学ぶことができるのでしょうか？このコレクションは、シミュレーション環境を通してロボットが意思決定を学習する方法に関するリソースを集めています。 • 自動運転：TeslaのFSDやWayveのGAIA-1モデルなど。自動運転では、道路を「見る」だけでなく、周囲の車両や歩行者の行動を数秒先まで予測する必要があり、まさにこれがワールドモデルの強みです。 • 動画生成と物理シミュレーション：OpenAI SoraやGoogle Genieに似ています。これらのモデルは、「物体の動き方」や「光と影の変化」といった物理法則を暗黙的に学習するため、リアルな動画を生成できます。 • 理論的基礎: Dreamer シリーズや JEPA などの基本的なアルゴリズム アーキテクチャが含まれます。 プロジェクトアドレス