पाँच प्रमुख विश्वविद्यालयों ने रोबोटिक तीन-दृश्य विश्व मॉडल के लिए पहला बेंचमार्क लॉन्च किया
पाँच प्रमुख चीनी विश्वविद्यालयों के एक संघ ने रोबोटिक्स में तीन-दृश्य विश्व मॉडल के लिए पहला लीडरबोर्ड जारी किया है, जिसे TriWorldBench Challenge कहा जाता है। यह बेंचमार्क बहु-दृश्य स्थिरता, कार्य निष्पादन और भौतिक समझ पर मॉडलों का मूल्यांकन करता है, जिसमें प्रारंभिक परिणाम दिखाते हैं कि CASIA-DRL, TONGJI Spatial Intelligence Team और Fysics AI शीर्ष पर हैं।
TriWorldBench चुनौती, जिसे पेकिंग विश्वविद्यालय, सिंघुआ विश्वविद्यालय, बेहांग विश्वविद्यालय, शंघाई जिओ टोंग विश्वविद्यालय और चीन के विज्ञान और प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय द्वारा संयुक्त रूप से शुरू किया गया है, ने अपनी पहली साप्ताहिक लीडरबोर्ड जारी की है। यह रोबोटिक्स में तीन-दृश्य विश्व मॉडल के लिए पहला मूल्यांकन बेंचमार्क है, जिसका उद्देश्य सन्निहित विश्व मॉडल के लिए एक अधिक व्यापक मूल्यांकन प्रणाली स्थापित करना और उन्हें 'दृश्य पीढ़ी' से 'विश्व समझ' की ओर धकेलना है। यह बेंचमार्क मॉडल का मूल्यांकन बहु-दृश्य संगति, कार्य निष्पादन और भौतिक स्थान समझ पर करता है, और वैश्विक शोध टीमों के लिए खुला है। पहले सप्ताह में, CASIA-DRL से WoVR_Plus, TONGJI स्थानिक बुद्धिमत्ता टीम से BetaBWM, और Fysics AI से Fysiverse-Video ने शीर्ष तीन स्थान हासिल किए। बेंचमार्क सिर के दृश्य, बाएं कलाई के दृश्य और दाएं कलाई के दृश्य वीडियो पीढ़ी और समझ पर केंद्रित है। यह 50 रोबोट हेरफेर कार्यों को कवर करने वाले 500 तीन-दृश्य तुल्यकालिक एपिसोड का उपयोग करता है, और छह आयामों में 19 मूल्यांकन संकेतों को TWB-Score नामक कुल स्कोर में एकत्रित करता है। यह प्रणाली गति और स्थिरता का मूल्यांकन करने के लिए संदर्भ प्रक्षेपवक्र से STATE एनोटेशन भी बनाती है। लीडरबोर्ड नियमित रूप से अपडेट किया जाता है, और आयोजक आधिकारिक वेबसाइट और GitHub भंडार के माध्यम से वैश्विक भागीदारी को प्रोत्साहित करते हैं।
स्रोत: QbitAI 量子位 —
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