Новини криптоміра

Компанія Anthropic представила результати другої фази експерименту Project Fetch, і результати вражають. Моя команда і я уважно стежимо за цим проєктом, оскільки він демонструє, як далеко просунулися мовні моделі в автономному вирішенні складних фізичних завдань.

Модель Claude Opus 4.7 виконала повний цикл налаштування та керування робособакою у 20 разів швидше, ніж команди інженерів-людей, які працювали з попередніми версіями ШІ. Це не просто покращення показників — це зміна парадигми.

Як це працює

На відміну від першої фази, де ШІ виступав лише помічником для людей без досвіду в робототехніці, нова версія Claude працювала практично автономно. Під мінімальним наглядом дослідника модель самостійно:

• підключилася до датчиків відео та лідару;
• написала програму для ручного керування;
• створила систему моніторингу шляху робота;
• налаштувала алгоритм розпізнавання предметів.

Що особливо важливо: нейромережа написала код, обсяг якого у 10 разів менший, ніж у людських команд. Це означає не лише швидкість, але й якість — ефективніші та лаконічніші рішення.

Цифри говорять самі за себе

Opus 4.7 виявилася у 18 разів швидшою за команду, яка використовувала старі версії ШІ, та у 37 разів швидшою за людей, які працюють без допомоги чат-бота. При цьому Anthropic не впроваджувала спеціалізовані алгоритми для керування «залізом» — прогрес став побічним ефектом загального масштабування мовних моделей.

Обмеження та перспективи

Однак не обійшлося і без слабких місць. Claude успішно довів робота до цілі, але не впорався із завданням акуратно підштовхнути м'яч у потрібну точку. Це потребує складного зворотного зв'язку в реальному часі, де люди поки що перевершують ШІ. Тим не менш, я вважаю, що це тимчасове обмеження — як тільки моделі навчаться працювати з тактильним зворотним зв'язком, фізичні агенти стануть реальністю.

В Anthropic впевнені, що індустрія вступає в еру «фізичних ШІ-агентів». Мій професійний прогноз: у найближчі 2-3 роки ми побачимо, як нейромережі почнуть використовувати стандартні інструменти та обладнання так само ефективно, як зараз вони працюють із програмним кодом. Це відкриє нові горизонти для автоматизації в логістиці, будівництві та навіть домашньому господарстві.