Nvidia продемонстрировала группу роботов, управляемых агентами искусственного интеллекта — эти машины самостоятельно обучаются высокоточным задачам, требующим сноровки в реальном мире.
Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем
Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены
72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию
Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро
Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей
Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»
На демонстрационном ролике системы ENPIRE роботы самостоятельно устанавливают видеокарту в материнскую плату, сортируют металлические штифты в контейнере, а также устанавливают и обрезают пластиковые хомуты. В рамках проекта ENPIRE учёные запустили восемь ИИ-агентов OpenAI Codex, подключили к ним группу роботов, выделив им графические процессоры и бюджет токенов — вычислительных ресурсов. Агентам ставили задачи — их надо было научиться выполнять действия как можно быстрее и не допускать ошибок.
Получив инструкции «парк роботов начал оживать: они учатся искать визуальные подсказки, перезагружать сцену, отрабатывать новые навыки, экспериментировать с управляющими функциями, читать статьи в интернете, обсуждать, размышлять, сталкиваться с трудностями и повторять попытки прямо на оборудовании», — пояснили авторы проекта.
Получив задание на самостоятельную сборку ПК, одна роботизированная рука-манипулятор взяла видеокарту и передала её другой, у которой была материнская плата. Вторая аккуратно вставила видеокарту в слот PCIe. При установке вся система покачивалась, но задачу она выполнила. Что интересно, использовались доступные компактные видеокарты, а не массивные решения сродни RTX 5090.
В рамках эксперимента авторы использовали разные средства ИИ: агентов OpenAI Codex с моделью GPT-5.5, Claude Code с Opus 4.7 и Kimi Code с Kimi K2.6. Исследователи также протестировали изменение размера группы машин и установили, что «восемь роботов, исследующих местность параллельно, решают задачу значительно быстрее, чем меньшее число».