Meta Motivo:Meta 推出能够控制数字智能体动作的 AI 模型,提升元宇宙互动体验的真实性

本文涉及的产品
视觉智能开放平台,视频通用资源包5000点
视觉智能开放平台,图像通用资源包5000点
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
简介: Meta Motivo 是 Meta 公司推出的 AI 模型,旨在控制数字智能体的全身动作,提升元宇宙体验的真实性。该模型通过无监督强化学习算法,能够实现零样本学习、行为模仿与生成、多任务泛化等功能,适用于机器人控制、虚拟助手、游戏角色动画等多个应用场景。

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦!

🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦


🚀 快速阅读

  1. 功能:Meta Motivo 能够实现零样本学习、行为模仿与生成、多任务泛化等功能。
  2. 技术:基于前向-后向表示、条件策略正则化等技术,模型能够在无监督环境下进行高效学习。
  3. 应用:适用于机器人控制、虚拟助手、游戏角色动画等多个领域,提升交互体验的真实性。

正文(附运行示例)

Meta Motivo 是什么

公众号: 蚝油菜花 - metamotivo

Meta Motivo 是 Meta 公司推出的一款 AI 模型,旨在提升元宇宙体验的真实性。该模型通过控制虚拟人形智能体的全身动作,模拟人类行为,增强用户互动。Meta Motivo 采用无监督强化学习算法,特别是 FB-CPR 算法,利用大量动作数据进行预训练,无需额外训练即可执行动作轨迹跟踪、姿势到达等多种任务。

Meta Motivo 的核心优势在于其学习表示技术,能够将状态、动作和奖励映射到同一潜在空间,从而实现对复杂行为的统一表示,提升元宇宙体验的逼真度和自然感。

Meta Motivo 的主要功能

  • 零样本学习:Meta Motivo 能够在没有针对特定任务进行训练的情况下,直接处理多种不同的任务,如运动跟踪、目标达成和奖励优化。
  • 行为模仿与生成:基于学习未标记的行为数据集,Meta Motivo 能够模仿和生成类似人类的行为。
  • 多任务泛化:在不同的任务和环境中展现良好的性能,包括动态和静态的姿势,及不同的运动模式。
  • 状态、动作和奖励的统一表示:Meta Motivo 将状态、动作和奖励映射到同一潜在空间,实现对复杂行为的统一表示。

Meta Motivo 的技术原理

  • 前向-后向表示:基于前向-后向表示学习低秩近似的后继者度量,支持模型在没有进一步训练的情况下,对任何奖励函数进行零样本策略评估和优化。
  • 条件策略正则化:通过潜在条件判别器,Meta Motivo 鼓励策略“覆盖”未标记行为数据集中的状态,让学习到的策略与数据集中的行为保持一致。
  • 潜在空间的分布匹配:基于最小化模型诱导的分布与未标记数据集之间的差异,正则化策略学习过程。
  • 在线训练与策略学习:Meta Motivo 基于在线训练,将环境交互与模型更新交替进行,让策略学习过程更加高效和目标导向。
  • 变分表示和判别器网络:通过变分表示估计 Jensen-Shannon 散度,用训练判别器网络近似两个分布之间的对数比率,有助于模型捕捉和模仿未标记数据集中的行为。

如何运行 Meta Motivo

安装

首先,通过 pip 安装 Meta Motivo:

pip install "metamotivo[huggingface,humenv] @ git+https://github.com/facebookresearch/metamotivo.git"

下载预训练模型

以下代码展示了如何实例化模型:

from metamotivo.fb_cpr.huggingface import FBcprModel

model = FBcprModel.from_pretrained("facebook/metamotivo-S-1")

执行策略

这是一个最小的示例,展示了如何执行随机策略:

from humenv import make_humenv
from gymnasium.wrappers import FlattenObservation, TransformObservation
import torch
from metamotivo.fb_cpr.huggingface import FBcprModel

device = "cpu"
env, _ = make_humenv(
    num_envs=1,
    wrappers=[
        FlattenObservation,
        lambda env: TransformObservation(
            env, lambda obs: torch.tensor(obs.reshape(1, -1), dtype=torch.float32, device=device)
        ),
    ],
    state_init="Default",
)

model = FBcprModel.from_pretrained("facebook/metamotivo-S-1")
model.to(device)
z = model.sample_z(1)
observation, _ = env.reset()
for i in range(10):
    action = model.act(observation, z, mean=True)
    observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action.cpu().numpy().ravel())

资源


❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦!

🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦

相关文章
|
8天前
|
数据采集 存储 人工智能
拆解AI-Agentforce企业级智能体中台:如何让企业AI落地从“噱头”到“实效”
在GDMS峰会上,迈富时集团尹思源指出41.3%中国企业尚未布局AI Agent,已应用者亦陷“Demo化、孤岛化”困局。其发布的AI-Agentforce智能体中台,以“冰山模型”重构架构,打通认知、价值、能力三重鸿沟,覆盖内容、获客、销售、陪练、分析五大场景,助力企业实现AI从“工具”到“数字员工”的全链路协同升级。
|
18天前
|
存储 人工智能 测试技术
手把手带你入门AI智能体:从核心概念到第一个能跑的Agent
AI智能体是一种能感知环境、自主决策并执行任务的人工智能系统。它不仅能生成回应,还可通过工具使用、计划制定和记忆管理完成复杂工作,如自动化测试、脚本编写、缺陷分析等。核心包括大语言模型(LLM)、任务规划、工具调用和记忆系统。通过实践可逐步构建高效智能体,提升软件测试效率与质量。
|
10天前
|
人工智能 前端开发 Docker
从本地到云端:用 Docker Compose 与 Offload 构建可扩展 AI 智能体
在 AI 智能体开发中,开发者常面临本地调试与云端部署的矛盾。本文介绍如何通过 Docker Compose 与 Docker Offload 解决这一难题,实现从本地快速迭代到云端高效扩容的全流程。内容涵盖多服务协同、容器化配置、GPU 支持及实战案例,助你构建高效、一致的 AI 智能体开发环境。
143 0
从本地到云端:用 Docker Compose 与 Offload 构建可扩展 AI 智能体
|
26天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 程序员
Reflexion:让AI智能体学会反思的神奇技术
想象一下AI智能体能像人类一样从错误中学习,Reflexion技术让智能体不再需要重新训练就能自我改进。本文通过一个智能体助手小R的成长故事,带你轻松理解这个改变智能体学习方式的创新技术。
|
26天前
|
人工智能 测试技术 项目管理
测试不再碎片化:AI智能体平台「项目资料套件」功能上线!
在实际项目中,需求文档分散、整理费时、测试遗漏等问题常困扰测试工作。霍格沃兹推出AI智能体测试平台全新功能——项目资料套件,可将多个关联文档打包管理,并一键生成测试用例,提升测试完整性与效率。支持套件创建、文档关联、编辑删除及用例生成,适用于复杂项目、版本迭代等场景,助力实现智能化测试协作,让测试更高效、更专业。
|
21天前
|
人工智能 JavaScript 算法
Playwright携手MCP:AI智能体实现自主化UI回归测试
MCP 协议使得 AI 能够通过 Playwright 操作浏览器,其中快照生成技术将页面状态转化为 LLM 可理解的文本,成为驱动自动化测试的关键。该方式适用于探索性测试和快速验证,但目前仍面临快照信息缺失、元素定位不稳定、成本高、复杂场景适应性差以及结果确定性不足等挑战。人机协同被认为是未来更可行的方向,AI 负责执行固定流程,人类则专注策略与验证。
|
1月前
|
设计模式 人工智能 API
​​混合检索技术:如何提升AI智能体50%的响应效率?​
本文深入解析检索增强智能体技术,探讨其三大集成模式(工具模式、预检索模式与混合模式),结合实战代码讲解RAG组件链构建、上下文压缩、混合检索等关键技术,并提供多步检索工作流与知识库自更新机制设计,助力高效智能体系统开发。
220 0
|
17天前
|
人工智能 运维 Java
Flink Agents:基于Apache Flink的事件驱动AI智能体框架
本文基于Apache Flink PMC成员宋辛童在Community Over Code Asia 2025的演讲,深入解析Flink Agents项目的技术背景、架构设计与应用场景。该项目聚焦事件驱动型AI智能体,结合Flink的实时处理能力,推动AI在工业场景中的工程化落地,涵盖智能运维、直播分析等典型应用,展现其在AI发展第四层次——智能体AI中的重要意义。
249 22
Flink Agents:基于Apache Flink的事件驱动AI智能体框架

热门文章

最新文章