Nvidia сократила обучение роботов с 3 месяцев до 36 часов с GR00T N1.5

Post Thumbnail

Компания Nvidia представила обновлённую версию своей базовой модели гуманоидного робота Isaac GR00T N1.5 на Тайбэйской международной компьютерной выставке. Главный прорыв новой разработки заключается в радикальном сокращении цикла обучения роботов. Традиционный процесс, занимавший около 3 месяцев, теперь сжимается до 36 часов благодаря использованию технологии синтеза данных. Это решает одну из самых серьёзных проблем робототехники — нехватку данных для обучения.

Ключевую роль в этом прорыве играет инструмент GR00T-Dreams, созданный на основе модели мира Cosmos Predict. Эта система может генерировать демонстрационные ролики различных задач в разных средах, используя всего одно изображение. При этом из сгенерированных данных извлекаются так называемые «токены действий», которые затем используются для обучения робота. Таким образом создаётся замкнутый цикл, где искусственный интеллект сам генерирует данные для обучения.

Реальные испытания показали, что скорость отклика модели N1.5 выросла более чем на 40% в таких сценариях, как адаптация к новым средам, настройка различных пространств и формирование сложных команд. Это значительное улучшение, особенно для динамических промышленных сценариев.

К платформе уже присоединились такие крупные компании, как Boston Dynamics и Foxconn, чтобы ускорить внедрение гуманоидных роботов в производстве, логистике и других областях.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.