这篇论文探讨了视频作为一种新兴的“语言”，在现实世界决策制定中的应用潜力。作者们认为，尽管文本数据在互联网上非常丰富，并且已经在大规模自监督学习中发挥了重要作用，但视频数据同样蕴含着关于物理世界的重要信息，这些信息往往难以用语言来表达。视频不仅包含了丰富的视觉和空间信息，还能捕捉物理动态、行为动作等，这些都是文本难以完全捕捉的细节。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.17139
主要功能：
- 视频生成模型可以作为规划器、代理、计算引擎和环境模拟器。
- 视频可以作为一种统一的表示形式，吸收互联网上的广泛知识，并支持多样化的任务表达。
主要特点：
- 视频可以作为统一的接口，将不同的任务转化为视频生成问题。
- 视频生成可以通过上下文学习、规划和强化学习等技术来解决复杂问题。
工作原理：
- 统一表示和任务接口： 视频可以作为一种统一的信息表示，捕捉文本难以表达的物理世界细节。同时，视频生成可以作为一种任务接口，将多种计算机视觉和具身智能（embodied AI）任务转化为视频生成问题。
- 视频生成作为预训练目标： 通过视频生成，可以为大型视觉模型、行为模型和世界模型引入互联网规模的监督，从而实现动作提取、环境交互模拟和决策优化。
具体应用场景：
- 机器人学习： 视频生成模型可以用来模拟机器人行为，帮助机器人在模拟环境中学习，提高其在现实世界中的执行能力。
- 自动驾驶： 通过视频生成，可以模拟不同的驾驶条件，如雨天、雪天、黎明或夜晚的驾驶环境，以训练自动驾驶系统。
- 科学和工程： 视频生成可以用于模拟科学实验和工程过程，如原子级别的物理过程，帮助科学家和工程师在没有实际硬件的情况下进行研究和测试。
论文还讨论了视频生成面临的挑战，例如数据集的限制、模型异构性、幻觉问题和泛化能力的限制，并提出了可能的解决方案。尽管存在这些挑战，视频生成模型有潜力成为人工智能在物理世界中思考和行动的“人工大脑”。
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