искусственный интеллектробототехникаобучениеэнергетические функции
Энергетические функции как основа обучения концептам
Дмитрий Орлов20 августа 2026 г.5 мин чтения
Модель OpenAI обучается концептам на основе энергетических функций с использованием всего пяти примеров.
Кратко:
●Энерго-ориентированная модель обучается концептам за пять примеров
●Модель распознаёт и генерирует концепты в 2D и 3D
●Кросс-доменная переносимость без дообучения
●Применение в робототехнике и визуальном управлении
Энерго-ориентированная модель и её способности
Работа OpenAI 2018 года представила инновационную энерго-ориентированную модель, способную быстро обучаться на основе всего пяти демонстраций. Модель успешно распознаёт и генерирует пространственные концепты, такие как near, above, between, closest
и
furthest
, представленные как наборы 2D-точек. Это открывает новые горизонты в обучении с малым числом примеров (
Модель основывается на энергетической функции E(x, a, w), где x — наблюдаемое состояние мира, a — маска внимания, а w — вектор условия. Концепты с низкой энергией считаются «правильными», что позволяет модели выделять нужные точки (OpenAI).
Кросс-доменная переносимость
Интересной особенностью модели является её способность к кросс-доменной переносимости. Обученная в 2D-среде, она способна решать аналогичные задачи в 3D- пространстве физического робота без дополнительного обучения. Это открывает возможности для применения в сложных условиях робототехники (OpenAI).
Современное развитие и применение
Хотя работа 2018 года остаётся основополагающей, идеи энергетических моделей продолжают развиваться. Например, в рамках исследования 2023 года на ICLR описывается, как энергетические модели применяются для пространственных предикатов и визуально-языкового управления. Это подчеркивает актуальность метода для робототехники и AI (OpenReview).
