Без меток + физический движок, этот путь гораздо умнее, чем просто куча данных

17 апреля, Институт робототехники Карнеги-Меллонского университета в сотрудничестве с Lambda предложили метод обучения Sim2Reason, направленный на решение проблемы нехватки высококачественных данных в области STEM AI. Основная идея заключается в безметочной тренировке больших языковых моделей в виртуальном мире, управляемом реальными физическими законами, через опытное изучение физики. Этот метод утверждает, что способен повысить нулевой уровень модели на международной олимпиаде по физике на 5-10%. Источник: InFoQ