CMU团队推出Holi-World世界数据生成方法
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CMU团队推出Holi-World世界数据生成方法
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AI 综述
CMU研究团队提出Holi-World，将约100个自采场景的第一人称视频自动转换为3D静态物体、4D动态轨迹及约8万条带空间定位的问答数据，全程无需人工标注。团队称，基于该数据训练的4B模型在空间与时间推理上超过零样本运行的27B模型。
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最新进展10月24日 11:03
Holi-World（Ropedia）：百段自拍视频产出8万QA对，4B模型胜过27B报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月24日
- AGI HuntHoli-World（Ropedia）：百段自拍视频产出8万QA对，4B模型胜过27B
Holi-World（Ropedia）将约100个自采场景的第一人称视频自动转换为3D/4D世界数据，全程无需人工标注，并生成约8万条带空间定位的QA对。基于这些数据训练的4B模型在空间与时间推理上超过零样本的27B模型。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。