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DiT4DiT: Jointly Modeling Video Dynamics and Actions for Generalizable Robot Control

DiT4DiT एक नवीन एंड-टू-एंड वीडियो-एक्शन मॉडल है जो एक एकीकृत कैस्केडेड फ्रेमवर्क के माध्यम से एक्शन प्रेडिक्शन को निर्देशित करने के लिए वीडियो डिफ्यूजन ट्रांसफॉर्मर से इंटरमीडिएट डिनोइजिंग फीचर्स का लाभ उठाता है, जो रोबोट कंट्रोल कार्यों में स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन और महत्वपूर्ण रूप से बेहतर सैंपल एफिशिएंसी प्राप्त करता है।

मूल लेखक: Teli Ma, Jia Zheng, Zifan Wang, Chuili Jiang, Andy Cui, Junwei Liang, Shuo Yang

प्रकाशित 2026-03-12

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Teli Ma, Jia Zheng, Zifan Wang, Chuili Jiang, Andy Cui, Junwei Liang, Shuo Yang

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

यहाँ DiT4DiT पेपर का हिंदी अनुवाद दिया गया है:

मुख्य विचार: रोबोट को काम करने से पहले "कल्पना करना" सिखाना

कल्पना कीजिए कि आप एक बच्चे को सैंडविच बनाना सिखा रहे हैं।

पुराना तरीका (वर्तमान रोबोट): आप बच्चे को सैंडविच की एक अकेली फोटो दिखाते हैं और कहते हैं, "यह बनाओ।" बच्चे को खुद अंदाजा लगाना पड़ता है कि ब्रेड कैसे हिलेगी, चीज़ कैसे फिसलेगी और चाकू कैसे कटेगा, यह सब केवल स्थिर (static) तस्वीरों के आधार पर। उन्हें दुनिया के भौतिक विज्ञान (physics) को हजारों बार कोशिश करने और असफल होने के माध्यम से शून्य से सीखना पड़ता है।
DiT4DiT का तरीका: एक फोटो दिखाने के बजाय, आप बच्चे को किसी को सैंडविच बनाते हुए एक फिल्म (मूवी) दिखाते हैं। बच्चा फिल्म देखता है, देखता है कि ब्रेड कैसे गिरी, चीज़ कैसे पिघली और चाकू कैसे चला। वह सैंडविच बनने की कहानी को समझता है। फिर, जब उसकी बारी आती है, तो वह केवल अनुमान नहीं लगाता; वह उस फिल्म को "याद" करता है और क्रिया के प्रवाह की नकल करता है।

DiT4DiT एक नया रोबोटिक दिमाग है जो केवल स्थिर तस्वीरों को देखने के बजाय भविष्य की फिल्मों को देखकर सीखता है।

समस्या: रोबोट "फिजिक्स के प्रति अंधे" हैं

अधिकांश आधुनिक रोबोट VLA मॉडल (विज़न-लैंग्वेज-एक्शन) का उपयोग करते हैं। इन्हें ऐसे रोबोट समझें जो तस्वीरें देखने और पढ़ने में तो बहुत अच्छे हैं, लेकिन यह समझने में बहुत खराब हैं कि चीजें कैसे चलती हैं।

वे स्थिर छवियों (जैसे कप की एक फोटो) पर प्रशिक्षित होते हैं।
वे स्वाभाविक रूप से यह नहीं समझते कि यदि आप एक कप को धकेलते हैं, तो वह फिसलेगा, डगमगाएगा और शायद गिर जाएगा।
इसे सीखने के लिए, उन्हें भारी मात्रा में 'ट्रायल-एंड-एरर' (कोशिश और गलती) वाले डेटा की आवश्यकता होती है, जो धीमा और महंगा है।

समाधान: "मूवी डायरेक्टर" रोबोट

शोधकर्ताओं ने महसूस किया कि वीडियो जनरेशन मॉडल (ऐसी AI जो फिल्में बनाती है) पहले से ही भौतिक विज्ञान (physics) में विशेषज्ञ हैं। यदि कोई AI एक कप गिरने का वास्तविक वीडियो बना सकता है, तो उसे गुरुत्वाकर्षण (gravity), घर्षण (friction) और संवेग (momentum) को समझना ही होगा।

DiT4DiT (डिफ्यूजन ट्रांसफार्मर फॉर डिफ्यूजन ट्रांसफार्मर) दो AI दिमागों को जोड़ता है:

मूवी मेकर (वीडियो DiT): यह हिस्सा भविष्यवाणी करता है कि भविष्य कैसा दिखेगा। यह वर्तमान में जो देख रहा है और आपने उसे जो निर्देश दिए हैं, उसके आधार पर अगले कुछ सेकंड का वीडियो कल्पित करता है।
एक्शन टेकर (एक्शन DiT): यह हिस्सा तय करता है कि रोबोट के हाथों को वास्तव में क्या करना चाहिए।

जादुई ट्रिक:
आमतौर पर, आप मूवी मेकर के पूरा वीडियो बनाने का इंतज़ार करेंगे, और उसके बाद एक्शन टेकर को बताते हैं कि क्या करना है।
DiT4DiT अधिक स्मार्ट है। यह कहता है, "हे, एक्शन टेकर, मूवी खत्म होने का इंतज़ार मत करो! बस मूवी बनाने की प्रक्रिया के बीच के हिस्से पर एक नज़र डालो।"

यह भविष्य के वीडियो का "रफ ड्राफ्ट" (वह मध्य चरण जहाँ AI अभी भी विवरणों को समझ रहा होता है) लेता है और उसका उपयोग रोबोट की गतिविधियों के मार्गदर्शन के रूप में करता है। यह एक कंडक्टर की तरह है जो ऑर्केस्ट्रा के अंतिम संगीत का इंतज़ार करने के बजाय, वाद्य यंत्रों के ट्यून होने के दौरान ही संगीत को सुन लेता है।

यह कैसे काम करता है: "तीन-चरणों वाला नृत्य"

पेपर एक चतुर प्रशिक्षण पद्धति पेश करता है जिसे डुअल फ्लो-मैचिंग (Dual Flow-Matching) कहा जाता है। कल्पना कीजिए कि एक नृत्य जिसमें तीन अलग-अलग ताल (beats) हैं:

वीडियो बीट (द मूवी): AI एक भविष्य का वीडियो बनाता है। यह एक खाली स्क्रीन से धीरे-धीरे "शोर" (noise/static) को हटाकर एक स्पष्ट छवि प्रकट करता है।
फ्रीज फ्रेम (गुप्त नुस्खा): इस प्रक्रिया में एक विशिष्ट क्षण पर, सिस्टम रुक जाता है। यह ठीक उसी क्षण पर AI के "विचारों" (छिपे हुए फीचर्स) का एक स्नैपशॉट लेता है।
एक्शन बीट (द मूव): रोबोट का एक्शन ब्रेन उस स्नैपशॉट को देखता है। वह पूछता है, "इस धुंधले भविष्य के आधार पर, मुझे अभी अपने हाथ को क्या करना चाहिए ताकि वह भविष्य सच हो सके?"

इन दोनों दिमागों को एक साथ प्रशिक्षित करके, रोबोट सीखता है कि भविष्य की भविष्यवाणी करना और शरीर को नियंत्रित करना एक ही कौशल है।

यह एक बड़ी बात क्यों है? (परिणाम)

पेपर ने इसे दो बहुत कठिन रोबोट चुनौतियों पर परखा: LIBERO (एक रोबोटिक आर्म द्वारा कार्य करने का सिमुलेशन) और RoboCasa (घरेलू काम करने वाले ह्यूमनॉइड रोबट का सिमुलेशन)।

गति: इसने पिछले तरीकों की तुलना में 10 गुना तेज़ी से सीखा। यह ऐसा है जैसे रोबोट ने "कोशिश और गलती" वाले चरण को छोड़कर सीधे "समझ गया" वाले चरण में छलांग लगा दी।
सफलता दर:
- LIBERO टेस्ट पर, यह 98.6% बार सफल रहा। (पिछला सर्वश्रेष्ठ लगभग 97% था)।
- RoboCasa टेस्ट पर (जो बहुत कठिन है), यह 50.8% बार सफल रहा। यह बहुत बड़ी बात है क्योंकि पिछले रोबोट 40% से ऊपर जाने के लिए संघर्ष करते थे।
- वास्तविक दुनिया: उन्होंने इसे एक वास्तविक Unitree G1 ह्यूमनॉइड रोबोट पर परखा। भले ही रोबोट के पास केवल एक कैमरा था और उसने विशिष्ट वस्तुओं (जैसे नए प्रकार का कप या फूल) को पहले नहीं देखा था, फिर भी वह कार्य करने में सक्षम था।
- उपमा: यदि आपने रोबोट को प्लास्टिक के कपों को स्टैक करना सिखाया, और फिर उसे कांच के कप दिए, तो एक सामान्य रोबोट उन्हें गिरा सकता था। DiT4DiT ने स्टैकिंग के फिजिक्स को समझा, इसलिए उसने कांच के कपों को पूरी तरह से संभाला।

दक्षता का "रहस्य"

शोधकर्ताओं ने कुछ आश्चर्यजनक पाया: आपको पूरी फिल्म की ज़रूरत नहीं है।

यदि आप वीडियो के पूरी तरह स्पष्ट होने का इंतज़ार करते हैं, तो रोबट बहुत धीमा हो जाता है।
यदि आप वीडियो जनरेशन के "धुंधले" मध्य भाग का उपयोग करते हैं, तो रोबोट तेज़ होता है और वास्तव में अधिक सटीक होता है।
यह पता चला कि "रफ ड्राफ्ट" में गति के लिए सबसे उपयोगी जानकारी होती है। "फाइनल ड्राफ्ट" का इंतज़ार करना वास्तव में रोबोट को बहुत अधिक पिक्सेल-परफेक्ट विवरणों से भ्रमित कर देता है जो बड़े चित्र के लिए महत्वपूर्ण नहीं हैं।

सारांश

DiT4DiT एक ऐसा रोबोट है जो भविष्य की कल्पना करके सीखता है। केवल तस्वीरों को याद करने के बजाय, यह चीजें कैसे चलती हैं, इसकी "कहानी" को समझता है। भविष्य के वीडियो के "रफ ड्राफ्ट" को देखकर, यह ठीक से समझ सकता है कि उस भविष्य को साकार करने के लिए उसे अपने हाथों को कैसे हिलाना है।

यह एक रोबोट के बीच का अंतर है जो एक नक्शा रटता है (और रास्ता बदलने पर भटक जाता है) और एक ऐसा रोबोट जो इलाके (terrain) को समझता है (और कहीं भी चल सकता है)। यह रोबोटों को प्रशिक्षित करने में तेज़, नए कार्यों में स्मार्ट और वास्तविक दुनिया के लिए तैयार बनाता है।

यहाँ शोध पत्र "DiT4DIT: JOINTLY MODELING VIDEO DYNAMICS AND ACTIONS FOR GENERALIZABLE ROBOT CONTROL" का विस्तृत तकनीकी सारांश दिया गया है।

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

वर्तमान विज़न-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) मॉडल रोबोटिक्स में महत्वपूर्ण सफलता प्राप्त कर चुके हैं, लेकिन वे एक मौलिक वास्तुशिल्प (architectural) सीमा से ग्रस्त हैं: उनके बैकबोन मुख्य रूप से स्थिर इमेज-टेक्स्ट युग्मों (static image-text pairs) पर प्रीट्रेन किए गए हैं। फलस्वरूप, इन मॉडलों में भौतिक गतिशीलता (physical dynamics), स्थानिक-कालिक संरचना (spatiotemporal structure), और निरंतर गति (continuous motion) की अंतर्निहित समझ का अभाव होता है। उन्हें डाउनस्ट्रीम पॉलिसी ट्रेनिंग के दौरान इन जटिल भौतिक अंतःक्रियाओं को शून्य से सीखना पड़ता है, जिसके लिए भारी मात्रा में एक्शन-लेबल वाले डेटा की आवश्यकता होती है और यह अक्सर वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में खराब सैंपल दक्षता (sample efficiency) और सामान्यीकरण (generalization) का कारण बनता है।

जबकि जेनरेटिव वीडियो मॉडल (VGMs) स्वाभाविक रूप से समृद्ध भौतिक गतिशीलता और कारण संरचनाओं (causal structures) को एनकोड करते हैं, उन्हें रोबोटिक्स में एकीकृत करने के मौजूदा दृष्टिकोण अक्सर बहु-चरणीय (multi-stage) होते हैं (जैसे, डेटा सिंथेसिस या लेटेंट फीचर निष्कर्षण के लिए केवल वीडियो मॉडल का उपयोग करना) न कि एंड-टू-एंड। यह दो महत्वपूर्ण प्रश्न उठाता है:

क्या वीडियो जनरेशन स्वयं एक मजबूत एक्शन पॉलिसी के लिए एक प्रभावी प्रशिक्षण उद्देश्य (प्रॉक्सी) के रूप में कार्य कर सकता है?
वीडियो मॉडल द्वारा सीखे गए स्पैटियोटेम्पोरल रिप्रजेंटेशन को एक एकीकृत ढांचे के भीतर एक्शन जनरेशन के साथ प्रभावी ढंग से कैसे जोड़ा जा सकता है?

2. कार्यप्रणाली: DiT4DIT

लेखक DiT4DIT का प्रस्ताव करते हैं, जो एक एंड-टू-एंड वीडियो-एक्शन मॉडल (VAM) है जो एक ही फ्रेमवर्क के भीतर एक वीडियो डिफ्यूजन ट्रांसफार्मर (Video DiT) और एक एक्शन डिफ्यूजन ट्रांसफार्मर (Action DiT) को एकीकृत करता है।

मुख्य वास्तुकला (Core Architecture)

डुअल-DiT डिज़ाइन: सिस्टम में दो जुड़े हुए डिफ्यूजन ट्रांसफार्मर शामिल हैं।
- Video DiT: यह Cosmos-Predict2.5-2B पर आधारित है, जो वर्तमान अवलोकन और भाषा निर्देशों के आधार पर भविष्य के वीडियो फ्रेम की भविष्यवाणी करता है। अंतिम डिनोइज्ड (denoised) फ्रेम की प्रतीक्षा करने के बजाय, यह एक फीचर एक्सट्रैक्टर के रूप में कार्य करता है।
- Action DiT: यह GR00T-N1 पर आधारित है, जो रोबोट नियंत्रण क्रियाओं (जॉइंट पोजीशन/EEF पोज़) की भविष्यवाणी करता है।
इंटरमीडिएट डिनोइजिंग के माध्यम से फीचर निष्कर्षण: पिछले कार्यों के विपरीत जो पुनर्गठित (reconstructed) भविष्य के फ्रेम का उपयोग करते हैं, DiT4DIT एक विशिष्ट, निश्चित फ्लो टाइमस्टेप $\tau_f$ पर Video DiT से इंटरमीडिएट हिडन स्टेट्स ( $h^{\tau_f}_t$ ) निकालता है। ये फीचर्स Action DiT के लिए टेम्पोरली ग्राउंडेड कंडीशंस के रूप में कार्य करते हैं।
इनपुट: Action DiT प्रोप्रियोसेप्टिव स्टेट्स, नॉइजी एक्शन ट्राजेक्टरीज, और Video DiT से निकाले गए विजुअल फीचर्स प्राप्त करता है।

प्रमुख तकनीकी नवाचार (Key Technical Innovations)

डुअल फ्लो-मैचिंग ऑब्जेक्टिव:
मॉडल को एक एकीकृत संयुक्त फ्लो-मैचिंग लॉस का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है जो वीडियो जनरेशन और एक्शन प्रेडिक्शन दोनों को एक साथ ऑप्टिमाइज़ करता है।
$\mathcal{L}_{total} = \mathcal{L}_{action} + \lambda \mathcal{L}_{video}$
यह एक्शन पॉलिसी को वीडियो डायनेमिक्स और एक्शन्स के संयुक्त वितरण (joint distribution) से सीधे सीखने की अनुमति देता है, जिससे कंट्रोल को जेनेरेटिव विजुअल प्रायर्स (priors) में ग्राउंड किया जाता है।
असिमेट्रिक ट्राई-टाइमस्टेप स्कीम (Asymmetric Tri-Timestep Scheme):
जेनेरेटिव मॉडलिंग (जिसके लिए पूर्ण ट्राजेक्टरी सैंपलिंग की आवश्यकता होती है) और फीचर निष्कर्षण (जिसके लिए स्थिर, नियत इनपुट की आवश्यकता होती है) की परस्पर विरोधी आवश्यकताओं को संबोधित करने के लिए, लेखक डिफ्यूजन टाइमस्टेप्स को अलग करते हैं:
- $\tau_v$ (Video Timestep): Video DiT को पूर्ण डिनोइजिंग ट्राजेक्टरी पर प्रशिक्षित करने के लिए $U[0, 1]$ से यूनिफॉर्मली सैंपल किया जाता है।
- $\tau_f$ (Feature Extraction Timestep): एक निश्चित नियत (fixed deterministic) टाइमस्टेप जिसका उपयोग Video DiT से हिडन स्टेट्स निकालने के लिए किया जाता है। यह सुनिश्चित करता है कि Action DiT को वीडियो जनरेशन नॉइज़ लेवल की परवाह किए बिना सुसंगत और स्थिर विजुअल फीचर्स प्राप्त हों।
- $\tau_a$ (Action Timestep): इनवर्स डायनेमिक्स की लर्निंग को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए बीटा डिस्ट्रीब्यूशन (जो क्रिटिकल कंट्रोल फेज की ओर झुका हुआ है) से सैंपल किया जाता है।
एंड-टू-एंड ट्रेनिंग:
यह फ्रेमवर्क अलग-अलग बहु-चरणीय ऑप्टिमाइजेशन से बचता है। Video DiT और Action DiT को संयुक्त रूप से फाइन-ट्यून किया जाता है, जिससे एक्शन मॉडल को यह सीखने में मदद मिलती है कि वीडियो जनरेशन प्रक्रिया के विभिन्न चरणों में प्रभावी फीचर्स कैसे निकाले जाएं।

3. प्रमुख योगदान (Key Contributions)

नया प्रतिमान (Novel Paradigm): डुअल DiT आर्किटेक्चर के माध्यम से वीडियो और एक्शन जनरेशन को जोड़ने वाला पहला एंड-टू-एंड वीडियो-एक्शन मॉडल पेश करता है, जो स्टैटिक इमेज-टेक्स्ट प्रीट्रेनिंग से आगे बढ़ता है।
स्केलिंग प्रॉक्सी के रूप में वीडियो: यह प्रदर्शित करता है कि वीडियो जनरेशन, ऑब्जेक्ट-लेवल ग्राउंडिंग या लेटेंट फीचर अलाइनमेंट (जैसे FLARE-स्टाइल) की तुलना में एक बेहतर अनसुपरवाइज्ड प्री-ट्रेनिंग सिग्नल है, जो बेहतर सैंपल दक्षता और अभिसरण (convergence) प्रदान करता है।
संयुक्त अनुकूलन तंत्र: एक ट्राय-टाइमस्टेप डिज़ाइन के साथ डुअल फ्लो-मैचिंग ऑब्जेक्टिव प्रस्तावित करता है, जो एक सुसंगत संयुक्त प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है जहाँ एक्शन पॉलिसी इंटरमीडिएट, फिजिक्स-अवेयर विजुअल डायनेमिक्स पर आधारित होती है।
दक्षता: यह स्टैटिक VLA बेसलाइन्स की तुलना में काफी कम डेटा और तेज़ अभिसरण के साथ स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन प्राप्त करता है।

4. प्रयोगात्मक परिणाम (Experimental Results)

लेखकों ने सिमुलेशन बेंचमार्क (LIBERO, RoboCasa-GR1) और वास्तविक दुनिया के डिप्लॉयमेंट (Unitree G1 ह्यूमनॉइड) पर DiT4DIT का मूल्यांकन किया।

LIBERO बेंचमार्क (सिमुलेशन):
- 98.6% की नई स्टेट-ऑफ-द-आर्ट (SOTA) औसत सफलता दर हासिल की, जिसने $\pi0.5$ (96.9%) और CogVLA (97.4%) जैसे मजबूत VLA मॉडलों को पीछे छोड़ दिया।
- LIBERO-Long (97.6%) में असाधारण प्रदर्शन दिखाया, जो बेहतर फिजिकल स्टेट ट्रांजिशन मॉडलिंग के माध्यम से विस्तारित-क्षितिज (extended-horizon) कार्यों को संभालने की इसकी क्षमता को प्रमाणित करता है।
RoboCasa-GR1 टेबलटॉप (सिमुलेशन):
- 24 जटिल घरेलू कार्यों में 50.8% की औसत सफलता दर प्राप्त की।
- अत्यधिक अनुकूलित, प्री-ट्रेन्ड GR00T-N1.5 से 9.0% और पैरामीटर-मैच्ड स्टैटिक बेसलाइन Qwen3DiT से 14.6% बेहतर प्रदर्शन किया।
- सटीक स्थानिक समन्वय (जैसे, CanToDrawerClose: 74.0% बनाम 56.0%) वाले कार्यों में श्रेष्ठ प्रदर्शन प्रदर्शित किया।
वास्तविक दुनिया का Unitree G1 डिप्लॉयमेंट:
- 7 विविध कार्यों (जैसे, Arrange Flower, Stack Cup, Box Packing) पर मजबूत प्रदर्शन बनाए रखा।
- ज़ीरो-शॉट सामान्यीकरण (Zero-Shot Generalization): अनदेखे ऑब्जेक्ट्स, कैटेगरी बदलावों और मात्रा भिन्नताओं के प्रति सफलतापूर्वक अनुकूलित हुआ, जहाँ स्टैटिक बेसलाइन्स (Qwen3DiT) विफल रहे (कई कार्यों पर 0% सफलता)।
- सैंपल दक्षता: स्टैटिक सेमेटिक-सेंट्रिक बेसलाइन्स की तुलना में >10x बेहतर सैंपल दक्षता में सुधार किया और अभिसरण की गति को 7x तक तेज किया।

5. महत्व और प्रभाव (Significance and Impact)

रोबोट लर्निंग को पुनर्परिभाषित करना: यह पेपर स्थापित करता है कि वीडियो जनरेशन केवल एक सहायक कार्य नहीं है, बल्कि रोबोट पॉलिसी लर्निंग के लिए एक शक्तिशाली स्केलिंग प्रॉक्सी है। यह स्टैटिक इमेज-टेक्स्ट प्रीट्रेनिंग की तुलना में मजबूत, लो-लेवल फिजिकल कंट्रोल सीखने के लिए अधिक डेटा-कुशल मार्ग प्रदान करता है।
सामान्यीकरण: वीडियो जनरेशन की निरंतर गतिशीलता (continuous dynamics) में एक्शन्स को ग्राउंड करके, मॉडल अनदेखे ऑब्जेक्ट्स और डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट के प्रति बेहतर ज़ीरो-शॉट सामान्यीकरण प्राप्त करता है, जो वास्तविक दुनिया में तैनाती के लिए एक महत्वपूर्ण बाधा है।
व्यावहारिक तैनाती: वीडियो जनरेशन की कम्प्यूटेशनल लागत के बावजूद, फ्रेमवर्क ह्यूमनॉइड रोबोट पर रियल-टाइम कंट्रोल (6Hz) प्राप्त करता है और यह सिद्ध करता है कि यह ट्रेड-ऑफ काफी उच्च सफलता दर और मजबूती प्रदान करता है।
ओपन सोर्स: लेखक कोड और मॉडल जारी करते हैं, जिससे रोबोटिक्स के लिए जेनरेटिव वर्ल्ड मॉडल्स में आगे के अनुसंधान को बढ़ावा मिलता है।

निष्कर्षतः, DiT4DIT वीडियो जनरेशन और रोबोटिक कंट्रोल के बीच के अंतर को पाटता है, और यह सिद्ध करता है कि संयुक्त वीडियो-एक्शन मॉडलिंग के माध्यम से निहित भौतिक गतिशीलता (implicit physical dynamics) का लाभ उठाने से अधिक सक्षम, कुशल और सामान्यीकरण योग्य एंबेडेड एजेंट्स प्राप्त होते हैं।