ИССЛЕДОВАНИЕ · RESEARCH · #1017
Выпущены датасет WROP и мир‑модель PWM‑WROP (16B) для изучения постоянства объектов
В статье arXiv:2609.28654v1 представлен WROP — инфраструктура из 150 задач, вдохновлённых когнитивной наукой (6 категорий), с генераторами на Blender, дающими более 10 000 образцов на задачу; опубликованы обучающий корпус на 1,5 млн примеров и экзамен на 300 вопросов. Авторы протестировали 14 видеомоделей (3 reference-to-video, 7 edit, 4 continuation), PWM‑WROP (16B) заняла первое место среди continuation‑моделей и третье место в целом по слепому парному рейтингу Elo; опубликованы данные, ответы, результаты, веса моделей и стек обучения PWM на AWS Trainium2.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- В статье arXiv:2609.28654v1 представлен WROP — инфраструктура из 150 задач, вдохновлённых когнитивной наукой (6 категорий), с генераторами на Blender, дающими более 10 000 образцов на задачу; опубликованы обучающий корпус на 1,5 млн примеров и экзамен на 300 вопросов.
- Авторы протестировали 14 видеомоделей (3 reference-to-video, 7 edit, 4 continuation), PWM‑WROP (16B) заняла первое место среди continuation‑моделей и третье место в целом по слепому парному рейтингу Elo; опубликованы данные, ответы, результаты, веса моделей и стек обучения PWM на AWS Trainium2.
- WROP и PWM‑WROP дают крупный воспроизводимый бенчмарк, данные и веса, специально нацеленные на постоянство объектов и физическое рассуждение в мир‑моделях, что позволяет систематически изучать и сравнивать возникающие когнитивные способности.
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
WROP и PWM‑WROP дают крупный воспроизводимый бенчмарк, данные и веса, специально нацеленные на постоянство объектов и физическое рассуждение в мир‑моделях, что позволяет систематически изучать и сравнивать возникающие когнитивные способности.