Модель Claude от Anthropic превзошла людей в управлении робопсом
Технологии искусственного интеллекта начали оставлять человеческие возможности позади не только в написании текстов и кода, но и в выполнении сложных задач в физическом мире. Новый этап эксперимента Проджект Фетч, проведенного компанией Anthropic, показал, что языковая модель Claude Опус 4.7 управляет роботизированными устройствами в десятки раз быстрее и эффективнее, чем неопытные операторы. Об этом сообщает Иксбт.ком сообщает в материале.
На первом этапе эксперимента специалисты сравнивали эффективность команд, работавших с помощью модели Claude Опус 4.1 и без неё. Тогда группы, действовавшие с поддержкой AI, имели значительное преимущество в подключении датчиков, настройке контроллеров управления и создании программ автономного перемещения. Однако на тот момент модель еще не достигла полной автономности и нуждалась в помощи человека на базовых этапах проектирования.
В недавно проведенном втором этапе модель Claude Опус 4.7 была протестирована в условиях частичной автономности. Результаты оказались поразительными: новая модель самостоятельно создала программные решения, необходимые для управления роботом. Роль человека ограничилась лишь подключением компьютера, вводом начального запроса и подтверждением команд. По данным иксбт.ком, Claude Опус 4.7 выполняла задачи как минимум в 10 раз быстрее любой человеческой команды из первого этапа.
Беспрецедентная скорость искусственного интеллекта
По расчетам исследователей, если рассматривать только конкретные задачи, выполненные обеими группами (людьми и AI), скорость модели Claude была в 37 раз выше, чем у людей, не использовавших AI, и в 18 раз выше, чем у команд, работавших в сотрудничестве с ней. Самое интересное, что объем кода, созданного моделью, оказался почти в десять раз меньше кода, написанного людьми, что доказало его большую компактность и эффективность.Стоит отметить, что этот успех не является результатом специальной оптимизации под робототехнику. По мнению экспертов Anthropic, такой рост эффективности связан с общим масштабированием моделей, то есть увеличением их интеллектуального потенциала. Эта тенденция ранее наблюдалась в сферах программирования и кибербезопасности: сначала модель усиливает человеческие идеи, затем человек помогает модели, и, наконец, модель начинает работать в новой среде самостоятельно.
Существующие недостатки и перспективы будущего
Несмотря на впечатляющие результаты, авторы проекта заявляют, что вопрос робототехники решен не полностью. Модель Claude все еще сталкивается с трудностями при управлении движениями робота с миллиметровой точностью, особенно в задаче по возвращению мяча в определенную зону (фетч). Иногда система выбирала неоптимальные алгоритмы при распознавании объектов и не могла обеспечить стабильность траектории движения.- Модель пока не может сравниться с человеческой интуицией в сложных системах обратной связи;
- Наблюдаются ошибки при постоянной корректировке действий на основе сигналов из окружающей среды;
- На данный момент система демонстрирует высокую эффективность только на уровне программного обеспечения.
Комментарии 0
…