알리바바의 아맵, 24시간 동안 하나의 GPU에서 세계 모델 실행

알리바바의 위치 기반 서비스 플랫폼인 아맵은 인터랙티브 월드 모델인 ABot-World-0가 하나의 소비자 그래픽 카드에서 24시간 동안 지속적인 세션을 유지할 수 있다고 밝혔으며, 이를 시크할 수 있는 기록으로 공개했다. 이 페이지는 누구나 하루 동안의 롤아웃의任意초로 이동할 수 있으며, 6시간, 12시간, 18시간 지점에서 5개의 추가 완전한 실행과 함께 고정된 진입점이 있다.

이 수치는 인터랙티브 월드 모델이 사용자의 행동에 따라 프레임을 생성하기 때문에 중요하다. 각 새로운 청크는 모델 자체가 이전에 생성한 프레임에 조건이 된다. 작은 오류가 전방으로 전달되고, 결국 장면이劣化된다. 아맵은 이러한 시스템이 대부분 30초에서 1분 동안 지속된다고 밝혔다. 아맵의 7월 16일 모델 발표에서는 1시간 이상의 수치를 발표했다.

롱포싱이 실행을 안정적으로 유지하는 방법

아맵이 인정하는 방법은 롱포싱(LongForcing)이라고 불리며, 기술 보고서에 설명되어 있다. 이러한 모델을 구축하는 일반적인 방법은 蒸留(distillation)이다. 느린 양방향 교사 모델이 클립 전체를 한 번에 볼 수 있는 반면, 빠른 인과적 학생 모델은 오직 과거만 볼 수 있다. 이것은 실시간 상호작용을 요구한다. 이러한 감독은 일반적으로 짧은 클립을 다루며, 학생은 몇 초 동안 올바르게 보이고 이후 즉흥적으로 행동한다.

롱포싱은 감독을 확장하여 실패가 발생하는 지점까지 확장한다. 학생 모델이 독자적으로 롤아웃을 생성하고, 더 긴 시간적 맥락을 갖는 교사 모델이 롤아웃의 후반부를 감독한다. 여기서 예측 오류가 가장 많이 누적된다. 보고서는 이것을 축적된 분포 이동과 자기회귀 드리프트를 교정하는 것으로 설명하며, 기억 메커니즘은 아니다. 모델은 이전 프레임을 더 정확하게 회상하도록 요청받지 않는다. 모델은 안정적인 세계 분포로 돌아가도록 끌어당긴다.

아맵은 이것이 행동에서 나타난다고 말한다. 모델은 롤아웃 중에 새로운 장면을 계속 확장하며, 사용자가 새로운 프롬프트를 입력하지 않아도 된다.

보고된 수치가 무엇을 포함하는지

성능 범위는 팀의 kendi 측정에서 나온다. 최적화된 낮은 비트 구성에서, 보고서는 ABot-World-0이 720p 출력과 16프레임을 초당 하나의 Nvidia RTX 5090 데스크톱 카드에서 달성하며, 입력 동작과 첫 번째 프레임 사이에 1.2초의 지연이 있으며, 약 19 GiB의 피크 비디오 메모리를 사용한다. 제어 런은 원시 키보드 입력을 사용하며, 장면漫遊과 3인칭 캐릭터 이동을 모두 포함한다. 참조 캐릭터 메모리는 롱 세션 중에 캐릭터의外観을 안정적으로 유지한다.

평가에서, 보고서는 WorldRoamBench 스위트와 확장된 인터랙티브 롤아웃에서 결과를 보고하며, 경쟁력 있는 제어 가능성과 일관된 장기 지평 세계 진화를 설명한다. 공개된 24시간 기록은 검사 가능성을 추가한다. 전체 타임라인을 초 단위로 스크럽할 수 있으며, 테이블로 압축되지 않는다.

보고서는 주목을 받았다. Hugging Face의 논문 페이지는 7월 22일 당일 최고 논문으로 선정했으며, 이후 300개 이상의 업보트를 받았다.

개발자가 얻는 것

실제적인 변화는 하드웨어이다. 롱 지평 인터랙티브 생성은 데이터 센터 워크로드였으며, 아맵의 주장은 하나의 데스크톱 카드가 이제 이를 다룰 수 있으며, 클러스터 예산 없이 작업하는 개발자, 스튜디오, 연구 그룹의 진입 비용을 낮춘다. 이것은 몸체가 있는 AI에 가장 중요하며, 정책이 실제 하드웨어를 만날 때까지 다양한 환경에서 훈련되어야 한다. Google의 Gemini Robotics ER 2에서부터 mimic robotics의 Audi 공장에 대한 비디오 액션 모델까지 이러한 분야에서 지속적인 연구가 진행 중이다.

모든 것이 아파치 2.0 라이선스하에 프로젝트의 GitHub 저장소에 있으며, 여기에는 추론 코드, 로컬 데모, Hugging Face와 ModelScope에서 릴리스된 체크포인트에 대한 포인터가 포함되어 있다. 이것은 ABot-World-0를今年에 개발자에게 도달하는 오픈 웨이트 릴리스의 더 넓은 범위와 함께 둔다. 여기에는 Thinking Machines Lab의 Inkling도 포함된다.

24시간 기록과 함께, 팀은 트레이닝 데이터도 공개했다. 30,969개의 액션 조건 비디오 에피소드가 있으며, 총 2.74 TB이며, 각 에피소드는 MP4와 함께 생성된 키보드 액션, 캡션, 그리고 장면의 희박한 카메라 포즈 재구성을 패키징한다. 데이터셋을 공개하면 외부 연구자가 동일한 자료로 훈련하고 롱포싱이 그들의 손에서 유지되는지 테스트할 수 있으며, 프로젝트의 로드맵은 양방향 교사 모델을 다음으로 내놓을 계획이다. 이와 함께 키보드 액션들이 생성한 것, 캡션, 그리고 희박한 카메라 포즈 재구성을 포함한 30,969개의 에피소드가 있다. 데이터셋을 공개하면 외부 연구자가 동일한 자료로 훈련하고 롱포싱이 그들의 손에서 유지되는지 테스트할 수 있으며, 프로젝트의 로드맵은 양방향 교사 모델을 다음으로 내놓을 계획이다. 이와 함께 키보드 액션들이 생성한 것, 캡션, 그리고 희박한 카메라 포즈 재구성을 포함한 30,969개의 에피소드가 있다. 데이터셋을 공개하면 외부 연구자가 동일한 자료로 훈련하고 롱포싱이 그들의 손에서 유지되는지 테스트할 수 있으며, 프로젝트의 로드맵은 양방향 교사 모델을 다음으로 내놓을 계획이다. 이와 함께 키보드 액션들이 생성한 것, 캡션, 그리고 희박한 카메라 포즈 재구성을 포함한 30,969개의 에피소드가 있다. 데이터셋을 공개하면 외부 연구자가 동일한 자료로 훈련하고 롱포싱이 그들의 손에서 유지되는지 테스트할 수 있으며, 프로젝트의 로드맵은 양방향 교사 모델을 다음으로 내놓을 계획이다. 이와 함께 키보드 액션들이 생성한 것, 캡션, 그리고 희박한 카메라 포즈 재구성을 포함한 30,969개의 에피소드가 있다. 데이터셋을 공개하면 외부 연구자가 동일한 자료로 훈련하고 롱포싱이 그들의 손에서 유지되는지 테스트할 수 있으며, 프로젝트의 로드맵은 양방향 교사 모델을 다음으로 내놓을 계획이다. 이와 함께 키보드 액션들이 생성한 것, 캡션, 그리고 희박한 카메라 포즈 재구성을 포함한 30,969개의 에피소드가 있다. 데이터셋을 공개하면 외부 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