WROP数据集训练世界模型获得客体永久性
原文标题：Training Object Permanence in World Models
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论文探究视频生成模型是否具备客体永久性，并发布 WROP 数据基础设施，包含 150 个认知科学启发的任务与六个认知类别。作者用 Blender 生成器随机化速度、光照、相机角度等参数，产出每任务超 1 万样本，并发布 150 万样本训练语料与 300 题考试。在盲测成对 Elo 研究中，其 16B 世界模型 PWM-WROP 在续写模型中排名第一、总体第三。
- 问题
- 视频生成模型是否具备客体永久性，以及能否用认知科学数据训练出来。
- 方法
- 发布 WROP 数据基础设施，用 Blender 生成器随机化干扰参数、保留认知结构，产出 150 个任务与 150 万样本语料。
- 结果
- 盲测成对 Elo 中 16B 世界模型 PWM-WROP 在续写模型中第一、总体第三。
- 影响
- 做世界模型或视频生成的团队可拿这套数据与考试直接评估和训练物理常识能力。
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