# نموذج فيديو بكاميرتين يعزز تعلّم الروبوتات

> أظهر الباحثون أن نموذجًا للأفعال الكامنة متعدد المشاهد يحسّن معدلات نجاح الروبوتات بنسبة تصل إلى 20% مقارنةً بالأساليب أحادية المشهد.

Oossa · 2026-10-21 · https://oossa.com/ar/dual-camera-video-model-boosts-robot-learning-across-embodiments

أطلق Oliver Hausdörfer وفريقه نموذجًا جديدًا للأفعال الكامنة يستخدم لقطات متزامنة من كاميرتين. ويستنتج النموذج أفعالًا بست درجات من الحرية بدقة أكبر، رافعًا دقة فك الترميز بنسبة 17% مقارنةً بالإصدارات أحادية المشهد. وعند دمجه في سياسة تحكّم روبوتية، ارتفعت معدلات النجاح في مهام معيارية بنسبة 13.5%، مقابل 6.2% لخط الأساس أحادي المشهد. وفي اختبارات واقعية، أُجريت باستخدام روبوت يقلّد عروضًا توضيحية لحركات يد بشرية، أضاف النموذج ثنائي المشهد 20% إلى عدد المحاولات الناجحة عبر 850 محاولة.

## الحقائق

- نُشر في 2026-10-21
- يحسّن نموذج LAM ثنائي المشهد دقة فك الترميز بنسبة 17% ونجاح سياسة التحكّم بنسبة تصل إلى 20%

## لماذا يهم

يعني هذا التحسّن أن الروبوتات تستطيع تعلّم مهارات جديدة من مقاطع فيديو عادية وبعدد أقل من العروض التوضيحية، ما يفيد المختبرات التي لديها بيانات محدودة للتحكّم عن بُعد.

## المصادر والمراجع

1. [Multi-View Latent Action Pretraining for Cross-Embodiment Robot Learning from Videos](https://arxiv.org/abs/2610.27794) – arXiv cs.RO, 2026-10-21

آخر تحديث: 2026-10-21