Что происходит, когда ИИ-агенты по программированию получают доступ к лаборатории с роботизированными манипуляторами, вычислительными ресурсами и значительным бюджетом на обучение? Эти агенты демонстрируют свою способность разрабатывать эффективные программы обучения, успешно обучая роботов выполнять задачи, такие как обрезка стяжек и установка графических процессоров в сокеты материнских плат.
Это замечательное достижение стало возможным благодаря новому фреймворку для агентов под названием ENPIRE, разработанному экспертами по робототехнике в лаборатории GEAR (Общая исследовательская лаборатория встраиваемых агентов) компании NVIDIA в сотрудничестве с Университетом Карнеги-Меллон и Университетом Калифорнии в Беркли. Этот инновационный софт оборачивается вокруг ИИ-моделей, позволяя им использовать различные инструменты, а также внедрять такие функции, как память, контекст, ограничения и циклы обратной связи.
Джим Фан, директор по ИИ в NVIDIA, поделился своими мыслями в LinkedIn, отметив, что часть их лаборатории GEAR теперь занимается саморазвитием на ночь, а исследователи просто просматривают результаты утром. Это достижение не только подчеркивает потенциал ИИ в автоматизации обучения роботов, но и прокладывает путь для будущих инноваций в области робототехники и искусственного интеллекта.
