Modelos de linguagem visual podem aprender física intuitiva por meio da interação?
Imagem gerada por Gemini AI
Pesquisas recentes indicam que modelos de visão-linguagem pré-treinados enfrentam dificuldades em intuitos relacionados ao mundo físico. Embora o ajuste fino supervisionado melhore o desempenho em tarefas simples, isso não resulta em regras físicas robustas e generalizáveis. Experimentos que utilizaram aprendizado por reforço para treinamento baseado em interação melhoraram o desempenho em tarefas específicas, mas não conseguiram garantir a generalização entre tarefas relacionadas, mesmo quando existiam semelhanças visuais e físicas.
Modelos de Linguagem Visual Enfrentam Dificuldades com Física Intuitiva, Revela Pesquisa
Pesquisas recentes indicam que modelos de linguagem visual pré-treinados carecem de uma compreensão fundamental das dinâmicas físicas, apesar dos esforços para aprimorar suas capacidades por meio de ajustes finos supervisionados. Esses modelos mostram desempenho melhorado em tarefas físicas básicas, mas as melhorias não se estendem a generalizações robustas em contextos variados.
Principais Descobertas sobre o Desempenho dos Modelos
Um resultado significativo é que modelos treinados em tarefas específicas falham em transferir seu aprendizado de forma eficaz para tarefas relacionadas, mesmo quando essas tarefas compartilham estatísticas visuais semelhantes e princípios físicos subjacentes. Essa lacuna destaca as limitações das metodologias de treinamento atuais que dependem da interação sem promover uma compreensão mais ampla.
Embora o aprendizado por reforço possa melhorar o desempenho em tarefas imediatas, ele não equipa os modelos com as ferramentas necessárias para aplicar conceitos aprendidos em cenários diversos. Isso levanta questões sobre a eficácia dos frameworks de treinamento existentes para desenvolver a física intuitiva em sistemas de IA.
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📰 Fonte original: https://arxiv.org/abs/2602.06033v1
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