Modelos del mundo sensoriomotor: percepción para acción
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FlexLAM: Eliminando el compromiso del cuello de botella en acciones latentes
FlexLAM resuelve el compromiso del cuello de botella en el aprendizaje de acciones latentes usando códigos de longitud variable. Mejora la reconstrucción y
PRISM: Muestreo de Acciones Guiado por Prior en Modelos del Mundo
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ATM: Matriz para Diagnosticar Modelos del Mundo Latente
ATM te permite diagnosticar y mejorar modelos del mundo latente con una matriz de transferencia que acelera la evaluación más de 100x, sin necesidad de
Kairos: Un Stack Nativo de Modelos del Mundo para IA Física
Descubre Kairos, el stack nativo de modelos del mundo para IA física. Aprende de datos heterogéneos, mantiene estados persistentes y ejecuta en hardware real
ARB4WM: Benchmark adversarial para modelos del mundo en control continuo
Evalúa la robustez adversarial de tus modelos del mundo con ARB4WM. Este benchmark unificado revela vulnerabilidades en control continuo y cómo defenderte.
RL eficiente guiando modelos del mundo con datos no curados
Descubre cómo guiar modelos del mundo con datos no curados acelera el aprendizaje por refuerzo, duplicando la puntuación en 72 tareas visuomotoras.
FlowMPC: Mejorando políticas de Flow Matching con modelos del mundo
Optimiza la robótica con FlowMPC: combina Flow Matching y modelos del mundo para lograr más éxito en manipulación.
FlowMo-WM: Modelo del mundo con momento y deriva ambiental
Descubre FlowMo-WM, un modelo visual que predice movimientos de robots acuáticos considerando inercia y corrientes ocultas. Mejora el control autónomo en entornos dinámicos.
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Explora el tutorial sobre modelos del mundo y la IA física. Dos paradigmas complementarios para robótica y conducción autónoma. ¡Descubre el futuro!
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MODIP: Optimización Basada en Modelos para Políticas de Difusión
MODIP optimiza políticas de difusión con modelos del mundo, mejorando el aprendizaje robótico. Resultados competitivos en D4RL y RoboMimic.
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Teoría Bootstrap de la Emergencia Representacional
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Descubre cómo la insuficiencia explicativa impulsa la creación de nuevas representaciones en IA. Teoría Bootstrap de Emergencia Representacional, sus 5 etapas y aplicaciones.
Estadísticas predictivas y representaciones emergentes en caminantes de rejilla
Descubre cómo las estadísticas predictivas crean modelos del mundo en redes neuronales. Estudio revela que transformadores aíslan un estado universal.