OpenAI расформировала команду по робототехнике и перевела специалистов в универсальные группы

Компания продолжает стремиться к разработке роботов общего назначения, однако считает, что специализированные ИИ-модели не являются обязательными, поскольку универсальные модели способны выполнять эти задачи. Об этом сообщает 3dnews. Об этом рассказывает Togliatti24.

Представитель OpenAI отметил, что универсальная модель GPT-6 Astra показала неожиданные успехи в решении конкретных задач в области робототехники.

Ранее в текущем году исследователи компании считали, что развитие робототехнического направления будет основываться на достижениях видеогенератора Sora, который может моделировать физический мир. Однако вскоре стало очевидно, что передовые универсальные модели OpenAI могут эффективно применяться в робототехнике. В результате команда по робототехнике была расформирована, а ее специалисты переведены в группы, занимающиеся более универсальными ИИ-моделями.

Исследовательская группа по робототехнике теперь входит в состав основного исследовательского подразделения под руководством Марка Чена. Специалисты по прикладной робототехнике и аппаратному обеспечению были переведены в подразделение прикладных разработок, которое подчиняется президенту OpenAI Грегу Брокману.

Такой подход может поставить под сомнение стратегию многих стартапов в области робототехники, которые акцентируют внимание на специализированных моделях с «пространственным интеллектом». Тем не менее, практический опыт эксплуатации роботов и данные, собранные в реальных условиях, сохраняют свою ценность. Расс Тедрейк, соучредитель и генеральный директор компании Walden Robotics, подчеркнул, что у робототехнических компаний есть преимущество перед ИИ-лабораториями: их роботы уже имеют практический опыт работы в реальных условиях, например, на заводах. Он добавил, что более совершенные базовые модели увеличивают ценность специфических данных, так как позволяют роботам быстрее обучаться на них.

Универсальные модели уже тестируются для управления роботами без необходимости дополнительного обучения на данных из области робототехники. В таких экспериментах модель получает изображения с камер, информацию о роботе и доступ к интерфейсу для отправки команд. В исследовании Nvidia агент на базе GPT-6 Astra успешно выполнил 74,8 % заданий по манипуляции предметами, в то время как лучший результат специализированных моделей в том же тесте составил 51 %. Однако испытания проводились в симуляции, и переносить эти результаты на реальные устройства пока нельзя.

У крупных универсальных моделей есть свои ограничения: обработка запросов требует времени, а использование облачного сервиса подразумевает постоянное подключение к сети. Гуанья Ши, доцент Института робототехники Университета Карнеги — Меллона, считает, что компактные специализированные модели все еще необходимы, так как могут функционировать непосредственно на бортовом компьютере робота. Какой подход окажется более успешным в долгосрочной перспективе, пока неясно, отметил Пит Флоренс, соучредитель стартапа Generalist, который разрабатывает универсальные ИИ-модели для роботов.

Больше новостей и эксклюзивных видео смотрите в канале Самара Онлайн 24 в MAX

Читайте также: