Фреймворк ENPIRE от NVIDIA достигает成功率 99% в самообучении роботов

ME AI Сообщение, согласно мониторингу Beating, фреймворк ENPIRE, разработанный NVIDIA, Карнеги-Меллонским университетом и Калифорнийским университетом в Беркли, впервые позволил обучению роботов полностью отказаться от человеческого вмешательства и эволюционировать автономно. Ранее для тонкой настройки движений роботов требовалось, чтобы люди постоянно сбрасывали оборудование в исходное положение и вручную писали и отлаживали управляющий код. Теперь команда напрямую подключила инструменты программирования на базе крупных моделей, такие как Codex и Claude Code, к кластеру роботов, позволив этим инструментам самостоятельно генерировать программы управления движениями и оценивать успех или неудачу действий с помощью камер в реальном времени, анализируя журналы ошибок и изменяя код, как это делают человеческие исследователи. В серии мельчайших точных движений — таких как сборка рассыпанных булавок, подключение и отключение компонентов материнской платы, затягивание и резка стяжек канцелярским ножом — успешность тестов роботов при полном отсутствии человеческого вмешательства достигла 99%. Эксперимент показал, что такое физическое автономное обучение обладает высокой масштабируемостью: при увеличении количества роботов до восьми различные агенты крупных моделей смогли автоматически обмениваться и итеративно улучшать оптимальные алгоритмы через ветки Git, сократив время обучения задаче подключения штырьков с 1,5 часов до примерно 40 минут. Однако автономный процесс эволюции выявил новые узкие места. При работе одного устройства эффективное время движения составляло 85%; однако при одновременной работе восьми устройств из-за частых остановок роботов для ожидания чтения крупных журналов выполнения, переписывания кода и ответов API эффективная загрузка оборудования упала до 35%. Кроме того, для частой синхронизации оптимальных решений между несколькими роботами общий объем потребляемых токенов резко возрос. Команда объявила, что в ближайшее время откроет исходный код. (Источник: BlockBeats)