Ключевая идея — взаимная имитация: робот учится предсказывать действия человека по своим движениям, а человеческие жесты конвертируются в команды робота через кинематические правила
ИИ
Для решения задачи используется модель Gemini 2.5 pro, которая выполняет мультимодальное zero-shot рассуждение над геометрией и функциональностью
Все методы находят решение для «развязать», последовательно потянув (черные стрелки) за один сегмент веревки. Однако для «завязать» действия более разнообразны и распределены без единообразной схемы, что подчеркивает сложность этой задачи
@ИИПричина — автоматизация задач начального уровня: отладка кода, тестирование и рутинное обслуживание ПО теперь выполняются ИИ
@ИИРазработчики могут начать использовать Nemotron 3 Nano через cookbooks для vLLM, SGLang и TRT-LLM, а также через инструменты Llama.cpp, LM Studio и Unsloth
@ИИТехнология использует комплекс методов: эволюционный алгоритм ReflectivePrompt, быстрый подход HyPE для структурированных промптов и алгоритм DistillPrompt для создания компактных вариантов запросов
В реальных экспериментах на роботе PiPER обучение на 50 человеческих демонстрациях дало средний success rate 28%, добавление 500 AnchorDream-демонстраций подняло его до 63%
Метод работает надежно на ограниченных данных, даже с нетривиальной моделью и сложным шумом
За прорывом стоят улучшения в понимании длинного контекста — модель достигает почти 100% точности на тестах с 256k токенов
@ИИПаттерн универсален: проверено на трех масштабах моделей (355M–70B параметров), трех архитектурах (GPT-Neo, RoBERTa, Llama*) и восьми задачах
@ИИОбучение проводилось в IsaacGym на 1,5 миллиарда сэмплов с использованием четырех NVIDIA RTX 4090
Алгоритм обновляет параметры через «метрику удивления», сохраняя только неожиданную информацию
@ИИCUDA-L2 демонстрирует, что даже критически важные для производительности кернелы можно улучшить с помощью автоматизации на базе RL
Система создает, обучает, производит и развертывает нового робота менее чем за 24 часа
Работа ставит под сомнение традиционный подход к построению AI, который требует месяцев обучения, миллиардов долларов и тысяч мегаватт энергии
