meta公司近期在人工智能領(lǐng)域邁出了重要一步，推出了名為meta Motivo的創(chuàng)新模型。該模型專注于控制類人數(shù)字智能體的動作，旨在為用戶帶來更加沉浸式的元宇宙體驗(yàn)。

在周四的發(fā)布會上，meta不僅展示了meta Motivo，還介紹了其他兩項(xiàng)AI工具：大型概念模型LCM和視頻水印工具Video Seal。這些舉措再次表明了meta對于AI、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）以及元宇宙技術(shù)的持續(xù)投資與承諾。

meta Motivo是一個基于行為的基礎(chǔ)模型，它的訓(xùn)練過程充滿了技術(shù)含量。模型在Mujoco模擬器中得到了充分的鍛煉，使用了AMASS動作捕捉數(shù)據(jù)集的一個子集，并結(jié)合了3000萬個在線交互樣本。通過一種新型的無監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，meta Motivo能夠預(yù)訓(xùn)練并控制復(fù)雜虛擬人形智能體的運(yùn)動。

在訓(xùn)練過程中，meta Motivo采用了一種名為FB-CPR的算法。這種算法能夠利用未標(biāo)記的動作數(shù)據(jù)集，不僅保留了零樣本推理能力，還能將無監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)引導(dǎo)至學(xué)習(xí)類似人類的行為。這一技術(shù)創(chuàng)新使得meta Motivo在動作軌跡跟蹤、姿勢到達(dá)以及獎勵優(yōu)化等任務(wù)上，展現(xiàn)出了更加接近人類的行為。

值得注意的是，盡管meta Motivo沒有經(jīng)過任何特定任務(wù)的顯式訓(xùn)練，但在預(yù)訓(xùn)練過程中，它在多個任務(wù)上的性能都得到了顯著提升。例如，在動作軌跡跟蹤方面，它能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行側(cè)手翻等動作；在姿勢到達(dá)方面，它能夠呈現(xiàn)出如阿拉貝斯克舞姿般的優(yōu)雅姿態(tài)；在獎勵優(yōu)化方面，它的跑步動作也更加自然流暢。

meta Motivo的成功離不開其關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新——學(xué)習(xí)表示。這種表示能夠?qū)顟B(tài)、動作和獎勵嵌入到相同的潛在空間中，使得meta Motivo能夠解決各種全身控制任務(wù)。無論是運(yùn)動跟蹤、目標(biāo)姿態(tài)到達(dá)還是獎勵優(yōu)化，meta Motivo都無需任何額外的訓(xùn)練或規(guī)劃，就能展現(xiàn)出出色的表現(xiàn)。

meta的這一系列舉措無疑將推動元宇宙技術(shù)的發(fā)展，為用戶帶來更加真實(shí)、沉浸的虛擬體驗(yàn)。隨著meta在AI領(lǐng)域的不斷探索和投入，我們有理由相信，未來的元宇宙將更加豐富多彩、充滿無限可能。