# Сопутствующие статьи по теме Фундаментальная модель

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "Фундаментальная модель", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

Последнее интервью Фэйфэй Ли: Люди тоже не учатся исключительно на реальных данных

В интервью для a16z Ли Фэйфэй, сооснователь World Labs, и Ли Юньчжу, сооснователь SceniX, обсуждают слияние компаний и их общее видение развития пространственного интеллекта и робототехники. Ключевые темы: 1. **Пространственный интеллект как следующая цель ИИ:** World Labs фокусируется на создании больших моделей мира, позволяющих ИИ генерировать, понимать и взаимодействовать с реальным или виртуальным пространством. Робототехника рассматривается как первая и важнейшая область применения этой технологии. 2. **Решение проблемы данных:** В отличие от языковых моделей, робототехника страдает от острой нехватки обучающих и оценочных данных. World Labs и SceniX объединяются, чтобы решить эту проблему с помощью симуляции. 3. **Подход Real-to-Sim-to-Real:** SceniX разрабатывает конвейер для переноса реальных условий в высокоточные цифровые двойники. Это позволяет проводить масштабируемое обучение и, что критически важно, безопасную и быструю оценку роботизированных систем в симулированной среде, прежде чем развертывать их в реальном мире. 4. **Роль симуляции:** Симуляция рассматривается не как замена реальным данным, а как важное дополнение. Она позволяет проводить контрфактические рассуждения, систематически варьировать условия (освещение, физику) для повышения надежности и ускорять обучение, что невозможно или опасно в физическом мире. 5. **Инфраструктура, а не конкретные модели/роботы:** Компании создают универсальную инфраструктуру — «цифровой полигон» для обучения и оценки роботов любых форм-факторов с использованием любых моделей. Акцент делается на долговечности инфраструктуры, а не на конкретных, быстро устаревающих алгоритмах. 6. **Практический путь внедрения:** Стратегия предполагает постепенное внедрение: от структурированных (заводы) к полуструктурированным средам (склады, отели), где роботы уже могут решать практические задачи, и лишь в дальней перспективе — в неструктурированные (дома). 7. **Цель на два года:** К 2026 году цель — подтвердить эффективность совместной платформы на нескольких ключевых вертикалях, получив проверенные примеры успешного внедрения у реальных клиентов, что станет основой для дальнейшего масштабирования. Объединение компетенций World Labs в области генеративных 3D-моделей (Marble) и SceniX в области робототехники и симуляции направлено на создание фундамента для нового этапа развития ИИ, способного не только понимать, но и действовать в мире.

marsbit17 ч. назад

Последнее интервью Фэйфэй Ли: Люди тоже не учатся исключительно на реальных данных

marsbit17 ч. назад

«Экзамен» на эмбиентный интеллект сводит с ума: человек — 100 баллов, лучшая модель — 12.8

Новый эталонный тест RoboDojo, разработанный командой из Гонконгского университета и Пекинского университета, оценивает способности современных моделей искусственного интеллекта для роботов в симуляции и реальном мире. Тест включает 42 симуляционные и 18 реальных задач, проверяющих пять ключевых способностей: обобщение, память, точность, долгосрочное планирование и понимание открытых семантических инструкций. Результаты оказались отрезвляющими: лучшая модель показала средний успех только в 8,80% симуляционных и 12,8% реальных задач, в то время как человек-эксперт достигает 76,03% и 100% соответственно. Бенчмарк выявил серьёзный разрыв между демонстрационными видео и надёжным выполнением задач в стандартизированных условиях, особенно в операциях, требующих высокой точности, длинных последовательностей действий или понимания новых семантических команд. RoboDojo — это не просто набор задач, а комплексная инфраструктура с публичным рейтингом, системой параллельной симуляции (XPolicyLab) и стандартизированной процедурой тестирования на реальных роботах ARX X5, Piper и Piper X. Проект, управляемый академическим сообществом, призван стать объективным «высотомером» для прогресса в области воплощённого ИИ, показывая, что до создания по-настоящему универсальных и надёжных роботов-манипуляторов ещё далеко.

marsbit07/08 11:51

«Экзамен» на эмбиентный интеллект сводит с ума: человек — 100 баллов, лучшая модель — 12.8

marsbit07/08 11:51

Ли Фэйфэй в новой статье: когда создание видео, робототехника и NVIDIA объявляют себя мировыми моделями, нам нужна таксономия

В статье Ли Фэйфэй предлагается классификация «моделей мира» в ИИ на три функциональных типа: рендереры, симуляторы и планировщики. Рендереры генерируют визуальные наблюдения (пиксели), ориентированные на человека, но без учёта физики. Симуляторы выводят состояния мира — геометрические и физически точные представления, пригодные для вычислений и тренировки роботов. Планировщики определяют действия агента на основе наблюдений и целей. Автор утверждает, что симулятор является ключевым звеном, так как работает на уровне геометрии и физики — фундаментальной реальности мира. На его основе можно строить как рендереры, так и планировщики. Хотя рендереры наиболее коммерциализированы, а планировщики наиболее амбициозны, именно симуляторы обеспечивают структурную точность, необходимую для серьёзных приложений. В статье отмечается тенденция к слиянию этих трёх категорий в единые модели, способные переключаться между режимами рендеринга, симуляции и планирования. Это направление, развиваемое в том числе в World Labs (проект Marble), рассматривается как путь к созданию машин, которые не просто обрабатывают язык, но и понимают, представляют и взаимодействуют с физическим миром.

marsbit07/05 09:26

Ли Фэйфэй в новой статье: когда создание видео, робототехника и NVIDIA объявляют себя мировыми моделями, нам нужна таксономия

marsbit07/05 09:26

Последняя статья Ли Фэйфэй: когда генерация видео, роботы и NVIDIA называют себя моделями мира, нам нужна таксономия

В статье Ли Фэйфэй рассматривается путаницу вокруг термина «мирoвые модели» в области искусственного интеллекта. Она предлагает классификацию, основанную на классической схеме POMDP (частично наблюдаемый марковский процесс принятия решений), согласно которой все «мирoвые модели» делятся на три функциональных типа в зависимости от их вывода в цикле взаимодействия «агент → действие → состояние → наблюдение». 1. **Рендереры** (например, Sora, Genie): выводят наблюдения — пиксели, визуально правдоподобные для человека, но без гарантии физической корректности. 2. **Симуляторы**: выводят состояния мира — геометрически и физически точные представления, служащие основой для расчётов, проектирования и тренировки роботов или алгоритмов. 3. **Планировщики** (например, модели «визуальный язык-действие»): выводят действия — определяют, что агенту делать дальше на основе наблюдения и цели. Автор утверждает, что ключевым, но недооценённым звеном является симулятор, так как он работает на уровне фундаментальных свойств мира (геометрия, физика), из которых могут быть выведены как пиксели для рендеринга, так и последствия действий для планирования. В то время как рендереры наиболее коммерциализированы, а планировщики наиболее перспективны, но незрелы, именно симулятор служит мостом между ними. В заключение отмечается тенденция к слиянию этих трёх категорий в единые мировые модели, способные в зависимости от задачи переключаться между рендерингом, симуляцией и планированием. Это, по мнению Ли Фэйфэй, определяет путь к пространственному интеллекту, позволяющему машинам не только говорить о мире, но и понимать, представлять и взаимодействовать с ним.

链捕手07/05 09:14

Последняя статья Ли Фэйфэй: когда генерация видео, роботы и NVIDIA называют себя моделями мира, нам нужна таксономия

链捕手07/05 09:14

Почему Apple стоимостью 4 трлн долларов не может создать умного Siri?

**Автор:** Ху Шисинь **Редактор:** Е Цзиньянь **Источник:** Shenwang Studio, Tencent News В июне 2026 года на WWDC генеральный директор Apple Тим Кук представил Apple Intelligence и обновленный Siri AI, что стало ключевым шагом компании в области искусственного интеллекта. Несмотря на рыночную капитализацию в 4 триллиона долларов, Apple долгое время отставала в гонке ИИ, а ее голосовой помощник Siri считался неудобным и устаревшим. Новая стратегия Apple основана на сотрудничестве с Google для использования технологий модели Gemini при создании собственной базовой модели (Apple Foundation Models). Часть вычислений будет выполняться на устройстве, а для сложных задач — в частном облаке Apple с акцентом на конфиденциальность данных. Siri AI теперь имеет отдельное приложение, понимает контекст на экране, может управлять другими приложениями (App Actions) и синхронизировать данные через iCloud. ИИ также интегрирован в Safari, Фото, Пароли и другие системные приложения. Однако многие из представленных функций уже были реализованы конкурентами, и новинка пока не доступна в ЕС и Китае из-за регулирования. Задержки Apple в области ИИ связаны с многолетними внутренними проблемами: частой сменой руководства проекта Siri, неготовностью собственных моделей и консервативным подходом к управлению. Проект Apple Intelligence, анонсированный в 2024 году, был отложен из-за нестабильности функций. Это привело к реорганизации команды и уходу ключевых специалистов. Эксперты считают, что главная цель Apple — не создание самой мощной модели ИИ, а сохранение контроля над основным входом (Siri) в экосистему iPhone. Компания стремится удержать пользователей, предлагая ИИ, который глубоко понимает личный контекст и данные на устройстве, чего не могут сделать сторонние приложения. В будущем это может открыть новые источники дохода, например, через подписки на расширенные функции ИИ. Однако скептики отмечают, что для оправдания высокой рыночной оценки Apple должна доказать, что ее ИИ стимулирует массовое обновление устройств и приносит значительный новый доход. Наследие Кука — это компания, которой предстоит переписать свои системные логики для эпохи ИИ, где важны скорость итераций и адаптация, а не только безупречная интеграция железа и софта.

marsbit06/10 00:06

Почему Apple стоимостью 4 трлн долларов не может создать умного Siri?

marsbit06/10 00:06

Алибаба «завозит товар», ByteDance «оттачивает навыки»

Заголовок: Алибаба «загружает товар», ByteDance «тренирует мастерство» Последняя неделя мая продемонстрировала две разные стратегии китайских технологических гигантов в области ИИ. Алибаба фокусируется на немедленной коммерциализации и интеграции ИИ в существующие бизнес-процессы. После организационной реструктуризации компания активно внедряет ИИ в свои основные сервисы: платежная система Alipay достигла 120 млн транзакций с использованием ИИ, Taobao интегрировал приложение Qianwen для AI-примерки, сравнения цен и поиска купонов. Ключевым моментом является протокол ACT (Agentic Commerce Trust Protocol), создающий инфраструктуру доверия для агентов ИИ, совершающих платежи от имени пользователей. Доход Alibaba Cloud от внешних клиентов вырос на 40%, что указывает на успешную монетизацию ИИ-инфраструктуры. Стратегия Алибабы — стать «коммунальными услугами» и «кассой» эпохи ИИ, делая ставку на то, что в ближайшие 5 лет не произойдет фундаментального разрыва в возможностях базовых моделей. ByteDance, напротив, концентрируется на долгосрочных фундаментальных исследованиях и достижении технологического превосходства. Подразделение Seed, разделенное на прикладное (продукты Doubao, Jiemeng, Kouzi) и исследовательское (изучение AGI), ставит своей главной целью «исследование пределов интеллекта». Модель генерации видео Seedance 2.0 возглавила международный рейтинг, превзойдя продукты Google, OpenAI и Runway. Компания активно инвестирует в таланты (программа Top Seed) и фундаментальную науку, о чем свидетельствует 8-месячное исследование о差距 между моделями генерации видео и мировыми моделями. Капитальные затраты ByteDance на 2026 год могут достичь 470 млрд юаней. Стратегия ByteDance — создать «лабораторию Нобелевского уровня» в эпоху ИИ, рассматривая возможность открытого исходного кода для своих базовых моделей. Автор утверждает, что выбор стратегии определяется не философией, а статусом компании. Алибаба как публичная компания находится под давлением рынка и должна демонстрировать быструю отдачу от инвестиций. ByteDance, оставаясь частной, имеет роскошь финансировать долгосрочные исследования без необходимости ежеквартальной отчетности перед акционерами. Это разделение, по мнению автора, определяет ландшафт китайского ИИ: публичные компании «продают ИИ», а частные — «создают ИИ». Ключевым испытанием для стратегии ByteDance станет возможное IPO компании в будущем.

marsbit06/01 00:09

Алибаба «завозит товар», ByteDance «оттачивает навыки»

marsbit06/01 00:09

AI-суперзвезда Karpathy присоединяется к Anthropic. Зачем?

Андрей Карпати, один из сооснователей OpenAI и ведущий специалист в области ИИ, объявил о переходе в компанию Anthropic. Он возглавит новую команду, сосредоточенную на фундаментальных исследованиях в области предобучения моделей, с целью использовать Claude для ускорения прогресса в этом направлении. Этот шаг происходит на фоне растущего успеха Anthropic: в апреле компания впервые обогнала OpenAI по уровню внедрения в корпоративном сегменте, запустила версию Claude для малого бизнеса и заключила партнёрство с Фондом Гейтса. Переход Карпати, обладающего уникальным сочетанием технического авторитета и влияния на сообщество, рассматривается как сильный сигнал для индустрии. Он отражает продолжающуюся конкуренцию за лучшие умы в ИИ и, возможно, сдвиг в приоритетах исследователей в сторону компаний, уделяющих больше внимания фундаментальным исследованиям и безопасности ИИ. Вместо того чтобы сосредотачиваться на прикладных задачах, таких как рассуждения или агенты, Anthropic делает стратегическую ставку на прорыв в предобучении — фундаменте возможностей больших языковых моделей. Задача Карпати — исследовать, как существующая модель Claude может помочь в создании следующего, более совершенного поколения ИИ.

marsbit05/21 08:03

AI-суперзвезда Karpathy присоединяется к Anthropic. Зачем?

marsbit05/21 08:03

活动图片