Nature子刊 | 像婴儿一样学习，DeepMind新模型28小时学会物理世界规则(3)

实验结果

在测试时，当使用五种不同的随机种子进行训练时，PLATO 在所有五个探测类别中都显示出强大的 VoE 效果。

图 5：PLATO 在 Physical Concepts 数据集的探测中显示出稳健的效果。

Physical Concepts 数据集中的训练语料库共包含 300000 个视频。用保守计算方法，大约需要 52 天的持续视觉体验。从 AI 和开发的角度来看，这存在一个问题，即在测试中产生 VoE 效果实际上需要多少训练数据。为了评估这一点，Deepmind 在大小逐渐减小的数据集上训练了三个 PLATO 动态预测器的随机种子（图 6），计算了所有五个探测类别的 VoE 效应的总平均值。

在仅对 50000 个示例进行训练后，研究结果表明，在使用少至 50000 个示例（相当于 28 小时的视觉体验）进行训练后，Deepmind 的模型中出现了稳健的 VoE 效果。

图 6：PLATO 只需短短 28 小时的视觉体验就能显示出强大的效果。

泛化测试：Deepmind 采用 ADEPT 数据集，该数据集旨在探索直观的物理知识。如图 7 所示，PLATO 对所有三个探测类别都显示出清晰的 VoE 效果。

图 7：PLATO 展示了在不可见目标和动态上的鲁棒效果，而无需任何重新训练。