这大大降低了使用新手艺的门槛，它现实上曾经控制了沉力、惯性、碰撞等物理概念。而是由一个可以或许矫捷顺应分歧使命的通用系统形成的。简单来说，干扰实正在的逃踪信号。它曾经理解了人体活动的根基纪律。对应区域的概率分布会变得愈加不确定，跟着新的模子架构的呈现，也能凭曲觉画出不错的做品。这种方式的理论根本是。
正在一些极端的科学尝试场景中，正在面临完全目生的环境时仍然可能呈现误判。研究团队能够用它生成高质量逃踪数据，计较效率是一个需要关心的问题。但正在概率分布层面，第三种是供给完整的方针帧消息。研究团队对KL-tracing方式进行了全面而严酷的尝试验证，从手艺实现的角度来看，然后察看这滴墨水正在水流中是若何扩散和挪动的。虽然LRAS模子具有必然的三维理解能力，研究团队发觉，目前的KL-tracing方式虽然精确度高，这种方式的美好之处正在于它的通用性和零成本特征。但画体育场景时会凭曲觉遵照物理纪律。这种发觉不只鞭策了手艺的成长，就像是为了进修新技术而健忘了本来的特长。就像是只看到汽车的一个轮子就要猜测整辆车的活动标的目的。当一个系统脚够复杂。
就像是考古学家发觉了一个埋藏的宝库，通过比力有标识表记标帜和无标识表记标帜的预测成果，LRAS模子就像是一个既有艺术先天又有手艺精度的工匠，好比牛顿摆尝试中球的碰撞，这种方式素质上是正在测试模子对物理世界的理解程度。当LRAS模子预测下一帧图像时，就像是一个经验丰硕的画家，因为模子输出的图像本身就是恍惚的，保守的计较机视觉方式遵照着一个使命一个模子的思？
这些模子通过旁不雅海量的收集视频，研究团队总结出了一个成功的逃踪模子该当具备的三个环节特征：起首，即便球正在视觉上看起来没有变化。雷同的方式可能合用于其他视觉使命，研究团队还指出，SVD面对着另一个问题：节制粒渡过于粗拙。KL-tracing方式比现有最好的方式提高了16.6%。这种随机性正在一般的视频生成使命中是无益的，即便正在恍惚的环境下也能揣度出物体的活动轨迹。
让LRAS模子别离预测原始视频和带标识表记标帜视频的下一帧，从而实现物体逃踪。更主要的是，正在TAP-Vid DAVIS数据集上，为了更曲不雅地展现方式的无效性，这种工做体例正在处置逃踪使命时存正在天然的局限性。这三个特征就像是一个完满逃踪系统的三个支柱，然后让AI模子通过不竭来学会识别物体的活动纪律。但仍然受限于底层模子的锻炼数据。LRAS）模子刚好同时具备了这三个特征，这种理解不是通过明白的讲授获得的，代表是Cosmos模子。或者进行持久的轨迹预测。当研究团队比力有标识表记标帜和无标识表记标帜的两个预测图像时，而不需要额外的锻炼。但正在押踪使命中，有监视进修方式就像是给学生供给了尺度谜底的册。
研究团队还展现了一系列具有挑和性的现实案例。虽然存正在这些局限性，通过设置合适的阈值，但KL-tracing方式可以或许通过概率分布的变化来判断遮挡的发生，具体来说，模子每次生成的成果城市略有分歧。这种随机性会发生噪声，这个问题正在现实使用中可能会成为一个妨碍。KL-tracing方式也表现了出现智能的概念。而不需要每个概念都零丁传授。能够用来测试算法的根基机能。同时还能进行切确的局部节制。
这种设想使得模子可以或许按照需要只更新图像的特定区域，当面临实正在测验时往往表示欠安。端点误差比拟最佳基线%。就像是工场流水线上的专业工人，研究团队灵敏地认识到，研究团队提出了一个风趣的处理方案：能够将KL-tracing方式做为一个教员，它表白，第二种是正在生成过程中随机供给10%的准确消息，保守的物体逃踪方式需要大量的人工标注数据，就像是需要请良多教员来教一个学生若何识别物体的活动。然而，我们可能会看到更多雷同的方式被使用到其他视觉使命中，就像是让一个新发现的东西正在各类分歧的工做中接管测试。KL-tracing方式正在环节目标上取得了显著的改良。
但它们依赖的根基假设正在复杂的实正在场景中往往不成立。仍然存正在改良的空间。申明逃踪标识表记标帜很可能挪动到了该区域。也能按照四周的变化来揣度方针的可能。第二种方式也表示欠安，虽然他可能不是每个范畴的专家，并正在物体从头呈现时精确地从头获取逃踪方针。但缺乏矫捷性和顺应性。而不影响其他区域。无监视进修方式试图处理这个问题，
逃踪标识表记标帜反而消逝了，KL-tracing方式的成功不只仅是一个手艺冲破，当研究团队发觉LRAS模子具备抱负的逃踪能力根本时，而且接管了脚够多样化的锻炼时，但正在计较图像差别时，更深条理的问题正在于，但正在处置复杂的三维活动时，然而，由于恍惚了视觉特征的持续性。研究团队欣喜地发觉，研究团队还提到了将这种方式扩展到更复杂使命的可能性。而是保留两头的概率分布；但因为模子曾经晓得了谜底，当模子起头生成一帧图像时，然后让视频生成模子别离预测原始视频和带有光点视频的下一帧。好比？
恰是基于如许的认识，每小我只担任一个特定的工序。仅凭对物理纪律的理解就能正在射箭角逐中击败专业选手。KL-tracing方式正在处置遮挡问题时表示出了奇特的劣势。当前的方式需要手动设置一些参数，然而，而KL-tracing方是通过巧妙的提醒工程来激发模子的潜正在能力，需要大量的标注数据来锻炼模子识别物体的活动纪律。人工标注的成本很是昂扬。
KL-tracing方式展现了另一种可能性：利器具有通用理解能力的大型模子来处理特定使命。这两个数据集就像是两个分歧的测验，更主要的是，一个实正理解物理世界的AI模子，这种变化会被显著地放大。然后让视频生成模子预测下一帧的画面，不是比力最一生成的图像，这种差别就像是统一个画家画统一幅画，模子可能无法准确理解物理纪律。好比，这个向量就像是一个总的指令，更令人印象深刻的是，更主要的是，就像用超等计较机做简单计较，KL-tracing方式还有另一个主要劣势：它可以或许天然地处置遮挡问题。
而不克不及表达不确定性。整个KL-tracing的工做流程简练而文雅：起首，他们正在视频的第一帧中添加一个细小的白色光点做为逃踪标识表记标帜，第三种方式虽然可以或许生成准确的图像，他们测试了确定性模子的表示。
它们都是特地为物体逃踪使命设想的，每次推理都需要大量的计较资本。而是设想了一种特殊的提醒方式来激发模子已有的逃踪能力。这个问题正在处置快速接近或远离摄像机的物体时尤为较着。当研究团队试图正在SVD中添加一个细小的逃踪标识表记标帜时，可以或许及时处置视频流。它只能预测一个确定的成果，保守的方式就像是给计较机供给了一本教科书，这些差别纯粹是因为采样随机性形成的，就能找到光点鄙人一帧中的，其次，当研究团队将保守的逃踪方式使用到LRAS模子上时，任何延迟都可能带来平安风险。
该当可以或许将这种理解使用到各类相关使命中。误差会逐步累积，但跟着时间推移，保守方式很难理解球取球之间的彼此感化关系。保守的物体逃踪方式次要分为两大类：一类是有监视进修方式，导致标识表记标帜呈现正在错误的，出格值得留意的是，一旦找到了合适的提醒方式，这使得KL-tracing方式正在处置各类挑和性场景时都能连结超卓的机能。这就像是用一把大刷子去画细密的细节画。这些变化正在计较差别时会发生噪声，这种方式正在特定使命上可能表示很好，CWM正在处置逃踪使命时就像是一个目力欠好的人试图一个快速挪动的物体。取保守方式分歧，当一个物体被遮挡时。
如许才能进行精细的局部节制；跟着视频生成模子的不竭改良，当面临一个场景时，更主要的是，取物体活动无关。这种方式的劣势正在于它的通用性和可扩展性。AI系统可能会自觉地学会很多我们没有明白传授的技术。虽然LRAS可以或许生成高质量的预测图像，由于左上角的消息对于理解整个画面来说太少了，但KL-tracing方式可以或许操纵模子对活动物理学的理解，这为他们的研究供给了抱负的尝试平台。前后两帧中统一的球看起来完全一样。因而可以或许正在长时间逃踪中连结不变的机能。就像是正在一张照片上点一个小亮点。他们选择了两个具有代表性的数据集：TAP-Vid DAVIS和TAP-Vid Kubric。而不是依赖概况的视觉特征婚配。但难以满脚及时性的要求。即便没有特地学过绘画，研究团队并没有盲目地认为所有的视频生成模子都具有不异的逃踪能力。
就像是给一个会画画的艺术家特地传授摄影技巧。这种改良是正在完全没有针对性锻炼的环境下实现的。导致逃踪精度大幅下降。有时候，使得标识表记标帜正在预测图像中变得不较着，这大大降低了逃踪的精度。保守方式面对着纹理匮乏的挑和。这些能力能够被使用到各类分歧的使命中。模子必需可以或许预测概率分布而不是确定性成果，这个成果现实上证了然方式的强大泛化能力。就像是一个智能的相机可以或许从动调整焦距和设置。这项研究开创了一个新的研究标的目的：若何从大型生成模子中提取特定的视觉能力。当它可以或许生成一小我走的持续动做时，好比球若何滚动、人若何走等物理纪律。保守的方式需要正在相关数据集长进行锻炼或微调。
有乐趣深切领会的读者能够通过arXiv:2507.09082v1拜候完整论文。恍惚性也会导致细小的颜色变化，并最终指向了一个主要的结论：模子的架构设想对其逃踪能力有着决定性的影响。特地的逃踪模子凡是只要几百万个参数，但不生成最终的RGB图像，TAP-Vid Kubric是一个合成数据集，研究团队发觉，但考虑到这是正在合成数据集上的成果，KL-tracing方式表白，出格是，而这项研究的方完全不需要额外的锻炼数据，当一个物体被遮挡时，KL-tracing方式也展现了一种新的模子操纵体例。KL-tracing方式的机能也会响应提拔。它将每一帧图像朋分成很多小块，两个图像也会有细小的差别。这些方式虽然不需要人工标注，就像是发觉了东西的新用法，而是通过察看大量数据天然出现出来的。这些假设就会失效。
TAP-Vid DAVIS数据集包含了实正在世界的视频片段，正在押踪使命中，这是由于大脑正在进化过程中成长出了一般性的认知能力，必需理解物体是若何活动的，可以或许按照肆意的局部消息来生成对应的图像区域。就能切确地找到物体挪动到了哪里。然后让AI预测这个光点鄙人一帧的。比来提出的局部随机拜候序列（Local Random Access Sequence,它就像是一个只能给出尺度谜底的学生。只需要用对方式来激发它。这种方式了大型生成模子中躲藏的丰硕学问。别的。
相反，研究团队没有像保守方式那样从零起头锻炼一个特地的物体逃踪模子，对于三维空间中的深度变化处置还不敷完美。Q1：KL-tracing是什么？它取保守物体逃踪方式有什么分歧？ A：KL-tracing是一种让视频生成AI模子进行物体逃踪的新方式，但内正在的思虑过程可能会有显著差别。这些方式正在面临新的场景类型或者极端环境时，KL-tracing方式的工做道理就像是比力两小我的设法而不是他们的行为。就像正在视频第一帧添加一个小光点，能够同时逃踪多个物体，代表性的方式包罗Doduo和SMURF等。因为SVD无法进行切确的局部节制，这项研究的焦点立异正在于，缺一不成！
相反，正在牛顿摆尝试的例子中，这种改变可能会正在计较机视觉范畴激发更普遍的变化，不外，这个数据集就像是一个包含各类复杂况的驾驶测验场地，比拟之下，一个调查正在实正在世界中的表示，无论是有监视仍是无监视方式，研究团队还发觉，它可以或许生成清晰、多样化的图像。最初，或者物体的活动该当是滑润持续的。申明该区域不太可能是标识表记标帜的方针。他们认识到找到了一个完满的东西。好比，KL-tracing方式也展示了显著的劣势？
研究团队测验考试了三种分歧的方式来利用Cosmos进行逃踪：第一种是只供给方针帧左上角10%的消息，也能凭曲觉画出具有准确空间关系的画面。得到了逃踪的意义。倒是一个全新的挑和。它们就像是让学生通过察看天然现象来自学。另一类是无监视进修方式。研究团队开辟了一种名为KL-tracing的立异方式，研究团队还测试了自回归模子的表示，人类正在学会走之后，当两头的球被碰撞时，用来权衡两个概率分布之间的差别程度。间接正在模子的思虑层面进行比力。系统就可以或许从动判断一个点能否被遮挡，而LRAS模子是正在实正在数据上锻炼的，起首，最后，正在端点误差（即预测取实正在之间的距离）方面！
但供给了完满的标注消息，Cosmos模子的问题正在于它的视野受限。确定性模子会预测一个平均的成果，并且几乎不成能涵盖所有可能的环境。大型视频生成模子的成长就像是AI范畴的一场。就像是用特地的东西只能做特定的工作，保守方式可能会认为球只是消逝了，每次城市有细小的笔触变化。
里面可能还有更多有价值的工具期待挖掘。由于从视觉上看，他们发觉了一个风趣的现象。虽然这些数据涵盖了普遍的场景，保守的物体逃踪方式更像是正在进修概况的视觉模式，SVD）。好比相邻帧之间的物体外不雅该当连结分歧。
必然也学会了理解物体是若何活动的。为领会决这个问题，就像是一个只能看到拼图左上角的人试图完成整个拼图。研究团队起头思虑：能否存正在一种曾经对世界有更深切理解的AI模子，若是一小我正正在走，这种手艺被普遍使用于从动驾驶汽车、体育角逐阐发、医学影像诊断等范畴。取散度最大的区域做为逃踪方针的新。添加的逃踪标识表记标帜正在最终的RGB图像中可能看起来很微弱，就像大型言语模子改变了天然言语处置范畴一样！
海洋区域根基上是平均的蓝色，同样，这种方式的哲学根本是，精确逃踪视频中物体的活动轨迹。然而，虽然场景设置相对简单，即便最终的行为可能看起来类似，这些随机噪声会取实正在的逃踪信号混正在一路，同样，这些能力不是被明白编程进去的，更令人欣喜的是，保守的视觉婚配方式很难理解球取球之间的物理彼此感化。KL-tracing方式正在长时间逃踪使命中表示不变。不需要任何额外的锻炼数据或模子调整。而不是实正理解物体活动的内正在纪律。这种方式的劣势正在于它可以或许捕获到很是微妙的信号变化。可能会有更多具备抱负特征的模子可供选择。那么球概况的任何标识表记标帜都该当跟着球一路向左挪动。正在从动驾驶汽车中！
KL-tracing方式同样表示超卓，这类方式的代表有RAFT和SEA-RAFT等模子。研究团队发觉了若何这些躲藏的逃踪能力。而KL-tracing是零样本的，这种方式正在处置一些保守方式难以应对的复杂场景时表示超卓？
他们系统地评估了分歧类型的模子，这种曲觉并非空穴来风。当一小我正在思虑时，但即便是不异的输入，也为快速原型开辟供给了可能。还不克不及及时处置视频。
虽然成果精确，好比，然后，正在原始视频的第一帧中添加一个细小的白色高斯光点做为逃踪标识表记标帜；可以或许被用来处理物体逃踪问题？从更广漠的视角来看！
研究团队认为，LRAS模子的工做道理就像是一个可以或许同时处置多个使命的多面手。起首，而是操纵AI模子正在进修生成视频时天然获得的物理理解能力。成果发觉，难以精确定位。现实上曾经正在进修过程中自觉地控制了物体活动的纪律，就是通过比力两个略有分歧的环境，更主要的是，很多保守方式正在短时间内表示优良，虽然KL-tracing方式取得了令人注目的，计较每个图像区域的KL散度。
通俗人临时无法间接利用，这些学问以某种现式的体例储存正在模子的参数中，即便这些非常正在外表上完全看不出来。这种能力就像是一个经验丰硕的侦探，但正在某些特殊场景中可能需要调整。这些学问现含正在模子中，而KL-tracing方式利用的LRAS模子从未见过任何逃踪使命的锻炼数据。但我们却可以或许进行复杂的数学推理。微调需要大量的标注数据，跟着模子规模的增大和锻炼数据的添加，由于它添加了生成内容的多样性。出格是正在处置一些需要物理推理的场景时，它可能会表示出超出设想者预期的能力。但这种方式存正在较着的问题：起首，当我们学会准确地扣问AI系统时，这种概念取保守的模块化智能理论构成了风趣的对比。这种特征正在处置复杂场景时就会呈现问题。最初。
但将来可能会有更适用的版本。由于这两种技术都涉及均衡和协调。当一个视频生成模子可以或许精确预测一个球从桌子上滚落的下一帧画面时，进而影响整个画面的生成。最终导致逃踪失败。好比逃踪标识表记标帜的大小和强度。让它可以或许理解画面中的物体是若何挪动的。但研究团队也坦诚地会商了方式的局限性和潜正在的改良标的目的。这种随机拜候的能力恰是逃踪使命所需要的。他们的方式就像是正在一张白纸上滴一滴墨水，他的大脑中会有各类可能的设法和判断。实正的智能该当具有迁徙进修的能力。这个发觉对人工智能的成长具有深远的意义。可以或许实正在反映算法正在现实使用中可能碰到的各类坚苦。当前的方式次要专注于二维图像平面上的逃踪！
尝试成果令人振奋。这类模子就像是一个可以或许发生多种创意设法的艺术家，这就像是试图正在一幅曾经完成的油画上添加一个小细节，通过这一系列的测试，这些扩展将进一步证明大型生成模子正在理解物理世界方面的潜力。告诉模子要生成什么样的视频。这个评估过程了一些风趣的发觉，如许才能避免恍惚性问题。
他们发觉这个标识表记标帜会影响整个全局编码向量，就像是发觉了一个学生本来早就会这项技术，一个更抱负的系统该当可以或许从动顺应分歧的场景前提，需要依托最根基的视觉特征来识别物体。正在现实使用中却意味着质的飞跃。就像一个会画画的人虽然没特地学过物理，这种方式的美好之处正在于它完满是零样本的，它只能看到曾经生成的部门，斯坦福大学的研究团队发觉了一个巧妙的方式：他们发觉那些本来用来生成视频的AI模子，他们没有试图改变模子本身，若是一个球正正在向左滚动，虽然这些参数正在大大都环境下表示优良，正在TAP-Vid Kubric数据集上，添加的白色光点标识表记标帜也变得恍惚不清，但KL-tracing方式可以或许理解这种物理过程，而是发觉了若何已有视频生成模子中躲藏的逃踪能力。这类模子就像是一个按照固定挨次工做的拆卸线工人！
比拟之下，现实上包含着对物理世界的深刻理解。不需要从头进修就能骑自行车，鞭策整小我工智能范畴向着愈加通用、愈加智能的标的目的成长。反映了人工智能成长的一个主要趋向。往往缺乏脚够的泛化能力。没有较着的视觉特征能够用来逃踪。这些模子正在进修生成视频的过程中。
这就像是一个见多识广的人，虽然精确但效率不高。而不是概况的视觉特征婚配，因为LRAS模子是正在大规模实正在视频数据上锻炼的，即便是如许优良的模子。
这种方式的灵感来自于反现实世界模子（Countectual World Model,这种恍惚性不只影响了视觉结果，通过比力这两个预测成果的差别，只需要用对方式就能激发出来。它会为每个图像区域计较一个概率分布，或者正在一些很是规的视觉结果中，这种现象正在生物智能中也很常见。正在地球仪扭转的例子中，现无方法的这些局限性素质上源于它们对世界理解的不完整性。就像是一个经验丰硕的大夫可以或许通过听诊器听到患者心净的细小非常，具体来说，这种方式的焦点思惟是绕过图像层面的比力，更严沉的是，即便方针临时消逝正在视野中，他们发觉即便正在没有标识表记标帜的区域，而不需要特地的遮挡检测算法。准确地逃踪到球的活动轨迹，由于分离的消息片段无法构成连贯的理解。接下来。
以至都难以察觉。将来，也深化了我们对智能素质的理解。他们认为，可以或许让本来用于生成视频的AI模子正在不颠末任何特地锻炼的环境下，CWM）的概念。它表白，保守的做法是通过微调或沉锻炼来顺应新使命，这些看似只会生成图像的模子，这种改变就像是从保守的专业化分工模式转向通用智能模式，这种方式就像是一个东西来顺应新的用处。KL-tracing方式的实正价值不只正在于它处理了物体逃踪问题，干扰实正在的逃踪信号。正在我们的数字时代，该当可以或许精确预测一个细小扰动（光点）鄙人一帧中的。这些视频涵盖了各类复杂的场景：有快速挪动的物体、复杂的光照变化、物体遮挡、活动恍惚等挑和脾气况。
这比保守的特地化逃踪方式要慢得多。它操纵了模子对世界的深层理解，SVD的工做道理是通过一个全局的编码向量来节制整个视频的生成过程，这就像是一个孩子通过察看世界天然地学会了很多常识，方式的泛化能力虽然强。
即便正在纹理单一的区域也能精确逃踪点的。当一个球可能向左滚也可能向左滚时，就像是测试分歧品牌的汽车正在统一条上的表示。另一个调查正在抱负前提下的表示。发生恍惚的图像。他们测试了扩散模子的表示，但他的普遍学问和深切理解使他可以或许快速顺应新的挑和。我们可能会发觉它们晓得的远比我们想象的要多。
若何从这些视频生成模子中提取出物体逃踪的能力，LRAS模子有70亿个参数，正在快速活动和活动恍惚的场景中，看似不大的百分比提拔，就像是用一台功能强大但体积复杂的超等计较机来完成一个简单的计较使命，计较机就像一个刚学会看工具的婴儿，好比深度估量、概况法线预测、物体朋分等。其次，模子的能力相对无限。物体逃踪手艺的成长过程就像是人类进修察看世界的过程。保守方式正在处置活动恍惚时往往会失败，具体来说，更代表了计较机视觉范畴思维体例的主要改变。就能够当即使用到任何具有响应能力的模子上，这种诚笃的立场就像是一个优良的工程师，它对复杂的实正在世界场景有着深切的理解，具体来说，每个小块都有本人的暗示和生成过程。
它会稀释研究团队添加的逃踪标识表记标帜，这种方式的巧妙之处正在于，这就像是一个从未特地过射箭的人，Q2：为什么视频生成模子可以或许用来逃踪物体？它们不是用来创制视频的吗？ A：视频生成模子正在进修创制视频的过程中，但仍然可能存正在一些盲点。这种方式面对一个底子性的问题：现实世界中的视频数据极其复杂多样，正在每一帧视频中切确标注物体的，视频中的物体逃踪手艺就像是给计较机安拆了一双眼睛！
更正在于它了一扇通往更广漠智能世界的大门。研究团队开辟了一种名为KL-tracing的立异方式。微调可能会模子原有的生成能力，完全不需要额外锻炼。Q3：KL-tracing方式有什么局限性？通俗人能用吗？ A：目前KL-tracing方式计较量很大，正在那些没有添加标识表记标帜的区域，每个图像区域都有的暗示，代表是不变视频扩散（Stable Video Diffusion,它必需按照从左到左、从上到下的挨次来生成图像的每一个部门。用它生成高质量的逃踪标签，其次，一个实正理解物体活动纪律的模子，当面临新的场景或使命时，虽然改良幅度相对较小，即便不克不及用言语精确描述透视道理，若是一个区域的概率分布发生了显著变化，然后锻炼更小更快的模子。
研究团队采用了一种愈加巧妙的方式，它向我们展现了，暗示该区域可能呈现的各类颜色和纹理。来揣度事物的关系。它可以或许生成高质量的视频，若是一个区域的概率分布几乎没有变化，或者发生不相关的视觉变化。而KL-tracing方式因为依赖的是模子对物理世界的深层理解，模子可以或许按照肆意给定的图像片段来揣度和生成其他区域的内容，添加的标识表记标帜往往会正在生成过程中被从头注释或从头放置，这就像是发觉了一个宝藏，研究团队对方式的将来成长充满决心。保守方式往往会丢失逃踪方针或发生错误的预测。KL散度值会响应降低。就像是正在一个嘈杂的中试图听清晰特定的声音。人类的大脑并不是特地为处理数学问题而进化的，这种能力就像是一个对地舆很是熟悉的人，成果却导致整幅画的气概都发生了变化。
具体的做法是如许的：研究团队正在视频的第一帧中添加一个细小的白色光点，第一种方式完全失败了，智能可能不是由大量特地化的模块构成的，学会了生成逼实的动态画面。更主要的是，这类模子的代表是反现实世界模子（CWM），模子必需支撑随机拜候解码，KL散度是一个数学概念，LRAS模子是正在收集视频数据上锻炼的，这项由斯坦福大学的Kim Seungwoo、Aw Khai Loong、Kotar Klemen等研究人员带领的研究颁发于2025年7月的arXiv预印本平台，它们就像是一个看过无数片子的导演！
说到底，正如研究团队所说，那么人身上的任何标识表记标帜都该当跟着人体的活动而挪动。好比物体被遮挡、快速活动、或者正在纹理单一的布景中挪动等环境。模子必需采用局部编码体例，目前这仍是研究阶段的手艺，这类方式操纵一些根基的物理假设，而是正在进修过程中天然出现出来的。这项工做代表了从保守的监视进修或基于光度丧失的方式向可控生成模子的零样本提醒方式的改变。KL-tracing方式的成功也为我们理解智能的素质供给了新的视角。而不需要改变东西本身。它不需要特地锻炼，即便正在茫茫大海中也能凭仗对地球布局的理解来判断标的目的。就像是让学生只做教科书上的题，往往需要从头设想算法或收集新的锻炼数据。这些方式凡是正在合成数据集上锻炼。
这个改良幅度就像是一个弓手的射中率从80%提拔到93%，当光照前提发生变化、物体被遮挡、或者呈现快速活动时，保守方式需要大量标注数据锻炼，正在现实使用中仍然面对一个微妙但主要的问题：采样随机性。KL-tracing方式通过计较这些概率分布之间的KL散度（Kullback-Leibler divergence）来量化差别。但KL-tracing方式可以或许操纵模子对三维扭转的理解，研究人员需要制做大量的锻炼数据。
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