知识学习与视频生成：从未标注视频中学习围棋与机器人控制，LDM模型学习
VideoWorld: Exploring Knowledge Learning from Unlabeled Videos
2025-01-16｜BJTU, USTC, ByteDance Seed|🔺6
http://arxiv.org/abs/2501.09781v1
https://huggingface.co/papers/2501.09781
https://maverickren.github.io/VideoWorld.github.io/
研究背景与意义
本研究探讨了深度生成模型是否能够仅通过视觉输入学习复杂知识，这一主题在当前的人工智能研究中显得尤为重要。传统上，大多数研究集中在基于文本的模型（如大型语言模型）上，而对纯视觉信号的研究相对较少。研究者们指出，生物体在自然界中通过观察环境来学习技能，这提示我们，是否可以让AI模型通过观察视频来学习知识，而不依赖于语言或标签。
在此背景下，本文提出了VideoWorld，一个基于无标签视频数据训练的自回归视频生成模型。该模型的目标是通过视频数据学习规则、推理和规划能力，从而探索视觉信息在知识获取中的作用。研究表明，视频训练能够提供足够的信息来学习知识，包括复杂的决策和规划能力。此外，视觉变化的表征对于知识获取至关重要，这为未来的研究提供了新的方向。
研究方法与创新
VideoWorld的核心创新在于引入了潜在动态模型（Latent Dynamics Model, LDM），该模型旨在提升知识获取的效率和有效性。LDM通过压缩多步视觉变化的表示，允许模型在训练过程中同时预测视频帧和潜在编码。这种方法解决了传统视频生成模型在学习效率和知识获取方面的不足。
与现有的强化学习（RL）和监督学习（SL）方法相比，VideoWorld具有以下优势：
更好的泛化能力，能够在不同任务和接口中使用统一的视觉表征。 更低的人工标注负担，减少了对手动标签的依赖。 学习到比文本描述更丰富的真实世界信息。
通过在围棋和机器人控制任务上的实验，研究验证了VideoWorld在知识学习方面的有效性，模型在这两个任务中均表现出色，接近专业水平的表现。
实验设计与结果分析
在实验设计中，研究者构建了Video-GoBench，这是一个基于视频的围棋数据集，用于模型训练和评估。实验结果显示，VideoWorld在以下几个方面表现优异：
在围棋任务中，模型能够几乎完美地遵循规则，且在预测最佳行动方面表现出色。 在机器人任务中，模型展现了良好的操作能力，能够完成多种控制任务。
通过对比基准，研究还发现，使用LDM显著提高了模型的学习效率和知识获取能力，尤其是在复杂的视觉环境中。这表明，潜在动态模型在处理长时间序列的决策制定和规划中具有重要价值。
结论与展望
本研究的主要贡献在于首次探讨了生成模型如何从无标签视频中学习复杂知识。研究结果表明，单纯观察视频足以学习复杂任务，且视觉变化的紧凑表示大大提升了知识学习的效率。尽管当前的方法仍面临一些挑战，如生成高质量视频和模型的泛化能力，但这项工作为未来的视觉知识学习研究奠定了基础，展现了深度生成模型作为通用知识学习者的潜力。未来的研究可以进一步探索如何将这一方法应用于更复杂的现实场景中，以实现更广泛的知识学习和应用。
