ІІ-модель Claude Opus 4.7 перевершила інженерів у керуванні робособакою — швидкість вища у 20 разів
Компанія Anthropic представила результати другого етапу експерименту Project Fetch, і вони вражають. Нова модель Claude Opus 4.7 продемонструвала здатність автономно налаштовувати та керувати чотириногим роботом, виконавши завдання у 20 разів швидше, ніж команда досвідчених інженерів-людей, які працювали з попередніми версіями ШІ.
Нагадаю, що в серпні 2024 року співробітники Anthropic, які не мали досвіду в робототехніці, намагалися запрограмувати робособаку за допомогою ШІ. Тоді модель виступала лише в ролі асистента. У новій фазі тестування Claude Opus 4.7 діяла практично повністю автономно, під мінімальним контролем дослідника.
Нейромережа самостійно виконала низку критично важливих операцій:
- Підключилася до датчиків відео та лідару;
- Написала програму для ручного керування;
- Створила систему моніторингу траєкторії руху робота;
- Налаштувала алгоритм розпізнавання об'єктів.
Ключові показники продуктивності вражають: 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 згенерований нейромережею код виявився у 10 разів компактнішим, ніж у людських команд, що свідчить про значно вищу ефективність.
Важливий момент: Anthropic підкреслює, що прогрес у робототехніці став «побічним ефектом» загального масштабування мовних моделей, а не результатом впровадження спеціалізованих алгоритмів для керування «залізом». Це підтверджує гіпотезу про те, що універсальні ШІ-моделі можуть адаптуватися до фізичних завдань без спеціального доопрацювання.
Однак Claude все ще має труднощі з точними фізичними діями. Модель успішно довела робота до цілі, але не впоралася із завданням акуратно підштовхнути м'яч у потрібну точку. Для таких маніпуляцій потрібен складний зворотний зв'язок у реальному часі, в чому люди поки зберігають перевагу.
В Anthropic вважають, що ми вступаємо в еру «фізичних ШІ-агентів». У найближчому майбутньому нейромережі зможуть працювати зі стандартними інструментами та обладнанням так само ефективно, як зараз — із програмним кодом.
Мій аналіз: Результати Project Fetch — це не просто черговий рекорд продуктивності. Вони сигналізують про фундаментальний зсув: ШІ-моделі починають переходити з віртуального простору у фізичний світ, і цей перехід відбувається швидше, ніж очікувалося. Однак «вузьким горлечком» залишаються завдання, які потребують тонкої моторної координації та зворотного зв'язку в реальному часі. Саме тут у найближчі роки буде зосереджена конкуренція між розробниками.