
«`html
Автогрессивное предобучение стало революционным в машинном обучении, особенно в обработке последовательных данных. Моделирование последовательностей показало высокую эффективность в обработке естественного языка и все больше исследуется в области компьютерного зрения.
Моделирование видео сталкивается с уникальными вызовами из-за временной динамики и избыточности. В отличие от текста, видеофреймы часто содержат избыточную информацию, что затрудняет токенизацию и обучение. Эффективное моделирование видео должно преодолевать эту избыточность и захватывать пространственно-временные отношения.
Команда исследователей из Meta FAIR и UC Berkeley представила семейство моделей видео Toto. Эти модели помогают преодолеть ограничения традиционных методов, рассматривая видео как последовательности дискретных визуальных токенов.
Модели Toto используют токенизацию dVAE с вокабуляром в 8k токенов для обработки изображений и видеофреймов. Каждое изображение токенизируется отдельно, что позволяет эффективно обрабатывать данные. Модели показывают хорошие результаты на различных тестах, включая классификацию изображений и распознавание действий.
Модели Toto продемонстрировали высокую точность в задачах классификации и распознавания действий, а также в робототехнике. Например, модель Toto-base достигла точности 63% в задаче манипуляции с кубом на роботе Franka.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru. Будущее уже здесь!
«`
Оставьте заявку — мы свяжемся с вами и расскажем, как начать работу