От sim до reason — через десять тысяч виртуальных экспериментов

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