Американские разработчики представили AI2-THOR — виртуальную систему для обучения роботов-помощников. Она состоит из трехмерных «помещений», в точности похожих на комнаты в настоящих домах. Описание разработки доступно в препринте на arXiv.org.
Роботы-помощники с каждым годом становятся умнее. На выставке CES 2018, которая прошла в Лас-Вегасе в январе, к примеру, показали робота Aeolus: по словам разработчиков, он умеет мыть полы, расставлять по полкам чистую посуду и подносить владельцу пиво. Эффективная тренировка таких роботов чаще всего подразумевает их взаимодействие с реальным предметами: например, для того, чтобы проверить, сможет ли автоматизированный помощник налить чашку кофе, ничего при этом не разбив, инженеры могут сконструировать макет кухни. Такой подход, однако, требует дополнительного времени и средств для обучения робота.
Другой способ тренировки искусственного интеллекта «в поле» — использование трехмерных макетов помещений и предметов, с которыми роботу предстоит работать. AI2-THOR, разработанный программистами из Алленовского института искусственного интеллекта (Сиэттл) под руководством Али Фархади (Ali Farhadi), — это программное обеспечение, состоящее трехмерных макетов кухни, гостиной, спальни и ванной комнаты.
В каждой комнате представлен набор повседневных предметов: статичных (диван или шкаф) и интерактивных (микроволновая печь или раковина). С помощью статичных предметов робот учится ориентироваться в пространстве (например, подходить к столу), в то время как интерактивные помогают расширить его способности: открывать дверцу холодильника или поднимать упавший стул.
Несмотря на то, что разработка выглядит многообещающе, о ее эффективности в процессе реального обучения пока что не сообщается. Желающие, однако, могут проверить ее самостоятельно: программа есть в открытом доступе на сайте Института.
Исследователи часто ищут новые способы эффективного обучения роботов. Например, роборука Vestri, разработанная инженерами из Калифорнийского института в Беркли, учится передвигать предметы, свободно взаимодействуя с ними: именно так познают мир маленькие дети.
Елизавета Ивтушок
Они поддерживают рассуждения и по производительности приближаются к проприетарным моделям
Компания OpenAI выпустила две текстовые большие языковые модели с открытыми весами под лицензией Apache 2.0: gpt-oss-120b с 117 миллиардами параметров и gpt-oss-20b с 21 миллиардом параметров. Это первый подобный релиз с момента открытия весов модели GPT-2 в 2019 году. Обе модели семейства gpt-oss имеют архитектуру Mixture-of-Experts, контекстное окно 128 тысяч токенов, поддерживают цепочки рассуждений и могут использовать внешние инструменты, например, веб-поиск и исполнение кода Python. По производительности они приближаются к o4-mini, при этом для работы младшей версии достаточно 16 гигабайт оперативной памяти. Об этом сообщается в блоге компании и карточке моделей.