Agima公开智能体想象训练方法
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Agima公开智能体想象训练方法
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AI 综述
UC Berkeley、Impossible Research、UW、Duke等机构公开Agima项目、论文和代码，训练单个全模态模型在行动前生成想象帧，并据此完成线性推演、反事实分支和前瞻规划。 研究团队在Maze2D、Sokoban、Pacman和PushT环境中，将模型从较易划分训练后放到更难划分测试，以检验跨任务泛化。报道称，模型经监督微调后，在更难任务上的成绩由2%提升至40%，并超过GPT-5.6 Sol等基线。
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最新进展10月24日 02:17
UC Berkeley 等发布 Agima：先想象未来再规划任务的智能体报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月24日
- AGI HuntUC Berkeley 等发布 Agima：先想象未来再规划任务的智能体
UC Berkeley、Impossible Research、UW、Duke 等机构发布 omni 智能体 Agima，通过先想象未来场景再行动规划来完成任务。经过 SFT 训练后，模型可泛化到更难任务，成绩从 2% 提升至 40%，并超过 GPT-5.6 Sol 等基线。
- AGI HuntUC Berkeley等机构发布Agima智能体想象训练方法
UC Berkeley、Impossible Research、UW、Duke等机构发布Agima项目与论文，训练单个全模态模型在行动前生成动作和想象帧。其规划方式包括线性推演、反事实分支和前瞻思考，并在Maze2D、Sokoban、Pacman、PushT四个环境上测试了从较易划分训练到更难划分测试的泛化能力，论文、代码与项目页均已公开。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。