CMU Robotics и команда Lambda предложили метод Sim2Reason, обучая большие языковые модели физике в симуляторе
17 апреля, Робототехническая школа Карнеги-Меллонского университета совместно с Lambda предложили метод обучения Sim2Reason, направленный на решение проблемы дефицита высококачественных данных в области STEM AI. Основная 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 выполнения моделей на Международной физической олимпиаде на 5-10%. Источник: InFoQ
