# Сопутствующие статьи по теме Модель мира

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

10 000 часов человеческих данных позволили создать первую в мире неявную мировую модель действия для полного мобильного манипулирования роботом-гуманоидом

За последние два года фокус в разработке человекоподобных роботов сместился с аппаратной части на моделирование их способностей. Ключевым вызовом стало создание модели, способной понимать окружение, предсказывать изменения и координировать все тело для выполнения задач. Компания «Чжицзай Уцзе» представила Being-M0.7 — первую в мире скрытую мировую модель действия (Latent WAM), предназначенную для полноценного мобильного манипулирования человекоподобными роботами. Модель предварительно обучалась на более чем 10000 часов данных, сфокусированных на человеке (видео от первого лица и данные о движении), а затем донастраивалась на небольшом наборе реальных демонстрационных данных с робота. Being-M0.7 использует архитектуру Mixture of Transformers (MoT), которая позволяет совместно обучаться на спаренных (видео+движение) и одиночных (только видео или только движение) данных, эффективно решая проблему дефицита дорогостоящих данных с реальных роботов. Модель предсказывает будущие состояния среды и траектории движения в скрытом пространстве, что снижает вычислительные затраты по сравнению с предсказанием пикселей. Для контроля используется «эксперт по действиям», который преобразует высокоуровневые прогнозы модели в низкоуровневые команды для конкретного робота. Возможности модели были продемонстрированы на реальном роботе Unitree G1 в сложных задачах, требующих координации всего тела: ловля рыбы в аквариуме (взаимодействие с жидкостью), взятие предмета с использованием зеркала (пространственное рассуждение), длинная последовательность действий по переносу предметов и обход препятствий с грузом. В сравнительных тестах Being-M0.7 показала результаты, превосходящие или сопоставимые с другими моделями. Этот подход, развиваемый от ранее представленной модели для ловких манипуляций Being-H, предлагает путь к масштабируемому обучению роботов за счет использования богатого опыта человеческих действий, прежде чем адаптировать знания к конкретной роботизированной платформе.

marsbit07/15 01:50

10 000 часов человеческих данных позволили создать первую в мире неявную мировую модель действия для полного мобильного манипулирования роботом-гуманоидом

marsbit07/15 01:50

Наступает ли "iPhone-момент" для воплощённого искусственного интеллекта?

На конференции в Ухане эксперты обсудили текущее состояние и перспективы воплощенного искусственного интеллекта (ИИ). Единодушно было отмечено, что до «момента iPhone» для этой технологии еще далеко — сейчас она находится скорее на стадии «сотовых телефонов-кирпичей». Хотя базовые двигательные функции («малый мозг») роботов уже достаточно развиты, их когнитивные и обобщающие способности («большой мозг») далеки от уровня коммерческой готовности. Ключевым барьером признан острый дефицит данных: для качественного скачка, подобного GPT-2.0, необходимы миллионы наборов данных, тогда как в мире их всего около 500 тысяч. Это сдерживает развитие таких направлений, как VLA (Vision-Language-Action) модели и мировые модели. Стоимость решений с воплощенным ИИ, включая человекоподобных роботов, пока значительно превышает стоимость человеческого труда, что осложняет коммерческую окупаемость. В краткосрочной перспективе наиболее реалистичными видятся рынки, основанные на эмоциональной ценности (например, роботы-компаньоны) и коммерческих услугах (консьержи, гиды). Крупнейший, но самый сложный рынок — замена человеческого труда в промышленности и быту. Эксперты подчеркнули, что воплощенный ИИ не ограничивается человекоподобной формой и уже находит применение в виде специализированных машин (например, для доставки или уборки). Для ускорения развития критически важны создание экосистемы обмена данными и совершенствование цепочки поставок, включая ключевые компоненты. В ходе дискуссии также были затронуты вопросы использования больших языковых моделей для повышения эффективности в разработке и управлении, однако было отмечено, что ключевые решения должны оставаться за человеком из-за рисков «иллюзии достоверности» ИИ. Будущее воплощенного ИИ, по мнению участников, будет развиваться не через единый революционный прорыв, а через постепенное освоение конкретных сценариев применения.

marsbit07/14 05:10

Наступает ли "iPhone-момент" для воплощённого искусственного интеллекта?

marsbit07/14 05:10

Только что родилась первая в мире сверхвысокочастотная мировая модель, без NVIDIA, разгон до 50 кадров/с

Китайская компания Moxin Tech совместно с командой академика Пань Юньхэ из Чжэцзянского университета представила MoWorld — первую в мире модель Flash World Model, способную работать в режиме реального времени со скоростью свыше 50 кадров в секунду. Это первая модель, полностью созданная на базе отечественных NPU, что позволило снизить стоимость вывода на 70% по сравнению с аналогами на GPU. Модель преодолела ключевое препятствие для коммерциализации — низкую частоту кадров, которая ранее мешала применению в робототехнике, играх и симуляциях. MoWorld поддерживает длинные последовательности до 2000 кадров и обеспечивает 6 степеней свободы управления камерой. Технология открывает возможности для игровой индустрии, обучения роботов и автономного вождения, кинопроизводства, цифровых двойников и 3D-реконструкции. Разработка демонстрирует, что полный цикл создания и развёртывания современных мировых моделей возможен на отечественных вычислительных платформах, что снижает зависимость от иностранных решений и открывает новые перспективы для промышленного внедрения. Компания Moxin Tech привлекла более $100 млн инвестиций, в том числе от Huawei Hubble и фондов стратегического капитала.

marsbit07/08 04:16

Только что родилась первая в мире сверхвысокочастотная мировая модель, без NVIDIA, разгон до 50 кадров/с

marsbit07/08 04:16

Крупнейшее IPO за день на Гонконгской бирже

Крупнейшее IPO на Гонконгской бирже сегодня — компания Momenta, получившая титул «первой акции физического ИИ». Основанная в 2016 году выпускником Университета Цинхуа Цао Сюйдуном, компания специализируется на автономном вождении. Её стратегия «одно маховое колесо, две опоры» сочетает массовое производство вспомогательных систем вождения (L2) с развитием полностью автономных технологий (L4). Более 1 млн автомобилей с системами Momenta собирают реальные данные, что ускоряет обучение её флагманской R7 мировой модели — ядра физического ИИ. Momenta сотрудничает с 24 автопроизводителями, включая 9 из 10 крупнейших в мире, и занимает 65% китайского рынка городских NOA. Выручка компании за 2023-2025 гг. росла на 80% в год, достигнув 2,4 млрд юаней. На IPO привлечено около 6,8 млрд гонконгских долларов при оценке свыше 70 млрд HKD. Среди инвесторов — GIC, Fidelity, BlackRock, Mercedes-Benz, BYD и другие ключевые игроки. IPO Momenta знаменует выход физического ИИ на глобальный рынок капитала.

marsbit07/08 03:12

Крупнейшее IPO за день на Гонконгской бирже

marsbit07/08 03:12

Стартап StarryEra привлек 25 миллиардов за два месяца: государственный капитал присоединяется

Китайская компания по воплощенному искусственному интеллекту (ИИ) Starry Pulse за два месяца привлекла финансирование в размере 25 миллиардов юаней, в которое вошли государственные фонды, такие как Chengtong Fund. Компания, основанная в августе 2023 года как единственная компания в области воплощенного ИИ с долей участия Университета Цинхуа, следует принципу AI Native, самостоятельно разрабатывая полный стек технологий: от данных и "мозга" до управления движением, ловких рук и корпуса робота. Основатель Чэнь Цзяньюй, самый молодой профессор Университета Цинхуа, выдвинул концепцию "мировой модели" (world model) для воплощенного ИИ. Компания сосредоточена на разработке ловких манипуляторов (руки), которые служат ключевым звеном для сбора высококачественных данных из физического мира, необходимых для обучения более совершенных моделей ИИ. Это создает цикл положительной обратной связи. Starry Pulse уже применяет свои технологии в логистике (сотрудничество с SF Express, China Post), высокотехнологичном производстве (Samsung, Lenovo) и сфере услуг. Ее роботы выполняют задачи сортировки и манипулирования объектами, работая круглосуточно. Компания утверждает, что обладает одним из крупнейших в мире наборов данных, собранных с помощью реальных ловких манипуляторов. Финансирование 2026 года ускорилось: три раунда за три месяца при участии государственных, финансовых и отраслевых инвесторов. Это отражает растущий акцент рынка на коммерциализации и масштабируемости технологий воплощенного ИИ.

marsbit07/06 01:36

Стартап StarryEra привлек 25 миллиардов за два месяца: государственный капитал присоединяется

marsbit07/06 01:36

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

Первая в стране сертификация по взрывозащите и первое в мире решение «мозга для заправки»: как им удалось достичь двух «первых»

По данным, в этом году общий объем финансирования в области воплощенного искусственного интеллекта в Китае превысил 37 миллиардов юаней, и отрасль находится на ключевом этапе коммерциализации. Основным направлением считается применение в опасных, тяжелых и повторяющихся задачах, таких как заправочные станции, нефтегазовые объекты и химические заводы. Однако первым серьезным препятствием является получение взрывозащищенной сертификации, требующей особых конструктивных решений аппаратного обеспечения. На заправочных станциях робот должен выполнять длинные последовательности точных операций (открытие крышки, заправка, закрытие) с миллиметровыми допусками, адаптируясь к разным моделям автомобилей. На объектах требуется способность к длительному автономному патрулированию, распознаванию аномалий и немедленному реагированию. В статье рассматривается новая архитектура H-GAR (Hierarchical Goal-Aware Reasoning), призванная решить проблему накопления ошибок в длинных задачах. В отличие от традиционных линейных подходов, H-GAR сначала прогнозирует целевое состояние мира после выполнения задачи, затем синтезирует промежуточные визуальные кадры и, наконец, детализирует действия. Этот метод, аналогичный планированию опытного водителя, позволяет системе «думать на несколько шагов вперед» и корректировать действия для достижения конечной цели, что значительно повышает устойчивость. Внедрение воплощенного ИИ в специальные сценарии требует долгосрочных усилий, глубокой интеграции «мозга» (алгоритмов) и «тела» (аппаратной платформы), а также создания цикла «мозг-тело-данные». Компании, которые первыми реализуют этот подход, получат преимущество в конкурентной борьбе за коммерческое внедрение.

marsbit06/26 03:51

Первая в стране сертификация по взрывозащите и первое в мире решение «мозга для заправки»: как им удалось достичь двух «первых»

marsbit06/26 03:51

Докторант-поколение 95-х посвящает себя мировой модели, компания FaceMind привлекла десятки миллионов юаней в рамках финансирования.

Компания FaceMind, занимающаяся разработкой мировых моделей ИИ, привлекла десятки миллионов юаней в рамках финансирования раунда Pre-A. Основным инвестором выступил Xinglian Capital, а предыдущий инвестор 360 продолжил поддержку с увеличенным вкладом. Основатель компании — 95-ый исследователь Лу Хунъюань, доктор наук, выпускник Китайского университета Гонконга. Изначально компания занималась разработкой мультимодальных моделей для устройств, но затем сместила фокус на фундаментальные исследования мировых моделей. Мировая модель предназначена для прогнозирования изменений в окружающей среде, что критически важно для таких приложений, как GUI-агенты и воплощённый искусственный интеллект. Работа команды Лу Хунъюаня по проблемам низкочастотных слов (SLoW) и закону Адама (Adam's Law) привлекла внимание, в том числе со стороны Anthropic. FaceMind разрабатывает собственную систему мировой модели с упором на рекуррентную архитектуру и параметрическую эффективность для улучшения долгосрочного прогнозирования. Инвесторы высоко оценили глубокие исследовательские способности, техническое видение и скорость выполнения задач командой. После привлечения инвестиций компания продолжит разработку мировой модели и её валидацию в различных сценариях, включая симуляции, GUI-агентов и робототехнику, стремясь стать частью новой базовой инфраструктуры ИИ.

marsbit06/26 01:50

Докторант-поколение 95-х посвящает себя мировой модели, компания FaceMind привлекла десятки миллионов юаней в рамках финансирования.

marsbit06/26 01:50

Война без единого названия: карта мира моделей различных крупных компаний в Китае

Модели мира (World Models) — это новая стратегическая область в сфере ИИ, где крупные китайские технологические компании и автопроизводители активно развивают свои решения, несмотря на отсутствие единой терминологии. Цель — создать у машин внутреннюю динамическую среду для прогнозирования и анализа, снижая зависимость от реальных данных. **Интернет-гиганты** фокусируются на разных аспектах. Alibaba развивает три направления: языковые (Qwen-AgentWorld), виртуальные (HappyOyster) и физические миры (Qwen-RobotWorld). Tencent концентрируется на создании 3D-миров (HY-World) для игр и соцсетей. ByteDance использует данные видео с TikTok/抖音 для разработки модели в рамках проекта Seed. Huawei и Baidu не афишируют свои «модели мира» отдельно, интегрируя их в промышленные решения (например, Pang для авто и роботов) и автономное вождение (Apollo ADFM). Xiaomi и SenseTime также разрабатывают базовые фреймворки (Xiaomi OneVL) и коммерческие решения для автомобилей и робототехники (Kairos). **Автопроизводители** используют модели мира как «симуляторы» для обучения систем автономного вождения. NIO (модель NWM), Li Auto (DrivingSphere), XPeng (X-World), Geely (WAM) и другие создают высокодетализированные симуляционные среды для генерации сложных сценариев и тестирования алгоритмов, стремясь к созданию единого «мозга» для управления транспортным средством. **Поставщики решений для автономного вождения**, такие как Momenta (R7), Horizon Robotics (HorizonDrive), Haomo.ai и DeepRoute, разрабатывают собственные «движки» моделей мира, которые интегрируются в системы автопроизводителей, предлагая возможности симуляции и генерации данных. **Конкуренция** обостряется: стартапы, обладающие гибкостью и инновациями, сталкиваются с проблемой нехватки данных, вычислительных мощностей и каналов внедрения. Крупные компании, обладая этими ресурсами, превращают модели мира из исследовательских проектов в промышленную основу для своих продуктов. Ключевым вопросом становится не наличие технологии, а её реальная способность понимать физический мир и эффективно работать в конечных продуктах.

marsbit06/25 06:54

Война без единого названия: карта мира моделей различных крупных компаний в Китае

marsbit06/25 06:54

Обратный отсчет до GPT-5.6: Прощай с иллюзией единого API, итерации вычислительной мощности не сравнятся с одним согласованием

В середине июня 2026 года ряд событий, включая ограничения для модели Fable 5, открытый исходный код GLM-5.2 и утечку информации о GPT-5.6, указывают на переломный момент в индустрии ИИ. Логика развития отрасли претерпевает существенные изменения: во-первых, «пригодность к использованию» становится важнее «передовых технологий», формируется «двухколейная» система сосуществования контролируемых закрытых и локальных открытых моделей; во-вторых, конкуренция смещается от «языкового интеллекта» к «пространственному интеллекту (моделям мира)», требующему огромных вычислительных мощностей; в-третьих, «независимость от модели» становится критически важной для разработчиков приложений для обеспечения непрерывности бизнеса в условиях транснациональных регуляторных рисков. Инцидент с Fable 5 (Anthropic), доступ к которой для неамериканских пользователей был ограничен через 72 часа после запуска, демонстрирует, что технологическое лидерство может быть ограничено нормативными требованиями. В ответ открытое сообщество, как показывает выпуск GLM-5.2 с лицензией MIT, предлагает стабильные, экономичные и локально развертываемые альтернативы, сокращающие затраты и снижающие зависимость. В свою очередь, OpenAI, судя по утечкам, фокусирует GPT-5.6 на развитии «пространственного интеллекта» и «моделей мира», пытаясь создать новое технологическое преимущество в областях, требующих высокой вычислительной мощности, таких как 3D-моделирование и робототехника. Ключевой вывод: в новой эре оценивать инфраструктуру ИИ необходимо не только по техническим показателям, но и по устойчивости к нормативным требованиям. Для разработчиков жизненно важно создавать архитектуры, не зависящие от конкретной модели, чтобы обеспечить быстрый переход между поставщиками и поддержание непрерывности бизнеса.

marsbit06/21 04:42

Обратный отсчет до GPT-5.6: Прощай с иллюзией единого API, итерации вычислительной мощности не сравнятся с одним согласованием

marsbit06/21 04:42

活动图片