Framework ENPIRE NVIDIA mencapai tingkat keberhasilan 99% dalam pembelajaran mandiri robot

ME AI Pesan, menurut pemantauan Beating, kerangka ENPIRE yang dirilis secara bersama oleh NVIDIA, Carnegie Mellon University, dan University of California, Berkeley, memungkinkan pelatihan robot untuk pertama kalinya mengalami evolusi mandiri tanpa intervensi manusia. Sebelumnya, penyesuaian gerakan robot memerlukan manusia terus-menerus mengembalikan alat ke posisi awal, serta menulis dan meng-debug kode kontrol secara manual. Sekarang, tim langsung menghubungkan alat pemrograman model besar seperti Codex dan Claude Code ke klaster robot, memungkinkan alat-alat ini menghasilkan program kontrol gerakan secara mandiri, serta menilai keberhasilan atau kegagalan gerakan melalui kamera lapangan, lalu menganalisis log kesalahan dan memperbaiki kode sendiri seperti ilmuwan manusia. Dalam serangkaian gerakan presisi milimeter—seperti merapikan jepitan yang tersebar, mencabut dan memasang komponen papan sirkuit, mengikat tali, dan memotong tali dengan pisau kraft—keberhasilan tes robot tanpa intervensi manusia akhirnya mencapai 99%. Eksperimen menunjukkan bahwa pembelajaran fisik mandiri ini memiliki kemampuan ekspansi yang sangat kuat: ketika jumlah robot diperluas menjadi 8 unit, agen model besar dari berbagai cabang dapat secara otomatis berbagi dan mengiterasi algoritma terbaik satu sama lain melalui cabang Git, secara langsung mempersingkat waktu pelatihan tugas penempatan pin dari 1,5 jam menjadi sekitar 40 menit. Namun, proses evolusi mandiri juga mengungkapkan bottleneck baru. Saat hanya satu perangkat beroperasi, waktu gerakan efektif robot mencapai 85%; tetapi ketika 8 perangkat berjalan bersamaan, robot harus sering berhenti menunggu alat pemrograman model besar membaca log operasi yang sangat besar, menulis ulang kode, dan menunggu respons API, sehingga pemanfaatan perangkat keras efektif langsung turun menjadi 35%. Sementara itu, agar agen-agen robot multi-unit dapat sering menyinkronkan solusi terbaik mereka, konsumsi Token keseluruhan juga meningkat secara linear. Tim proyek mengumumkan akan melepaskan kode terkait secara open source dalam waktu dekat. (Sumber: BlockBeats)