OpenAI расформировала отдельную команду робототехники — Fortune
OpenAI расформировала отдельную команду робототехники и переподчинила ее исследователей другим подразделениям компании. Как сообщает Fortune, в компании заявили, что реорганизация должна ускорить разработки в робототехнике, а не означает отказ от этого направления.
Исследовательскую часть команды робототехники перевели в основную исследовательскую группу, которой руководит директор по исследованиям OpenAI Марк Чен. Команды прикладной робототехники и аппаратного обеспечения переподчинили более крупной организации Applied, которая отчитывается перед президентом OpenAI Грегом Брокманом.
Ставка на универсальные модели
В OpenAI заявили, что робототехника остается частью долгосрочного видения компании. Там считают, что лучший путь к созданию роботов общего назначения теперь заключается в развитии универсальных моделей искусственного интеллекта, способных работать с языком, кодом, изображениями и физическими устройствами.
По словам представителя компании, передовые модели OpenAI, в частности GPT-6 Astra, продемонстрировали возможность непосредственного применения для робототехнических задач. В начале года компания рассматривала в качестве основы для этого направления наработки по Sora — модели генерации видео, которая для создания реалистичных роликов должна определенным образом учитывать закономерности физического мира.
Больше актуальных новостей — в Telegram-канале UA.News Telegram.
Робототехника в OpenAI
У OpenAI была команда робототехники на раннем этапе развития, однако она была расформирована в 2020 году. В 2024 году компания восстановила отдельную команду и объявила о партнерстве со стартапом Figure для разработки ИИ-моделей для гуманоидных роботов. Сотрудничество завершилось в феврале 2025 года, когда Figure сообщил, что будет самостоятельно развивать ИИ для роботов.
Компания также заявляла, что разрабатывает собственного гуманоидного робота, а генеральный директор Сэм Альтман ориентируется на его первую публичную демонстрацию в 2027 году. В то же время исследователи отмечают, что большие языковые модели мощные, но медленные и требуют облачных вычислений и постоянного сетевого соединения. Поэтому для части задач могут потребоваться компактные специализированные модели, работающие непосредственно на роботе.
В одном из исследований Nvidia агент на базе Astra достиг 74,8% успешности в симуляционном тесте манипуляций роботом. Лучшие специализированные робототехнические модели в этом рейтинге показали 51%. Речь идет об испытаниях в цифровой симуляции, а не на реальном роботе.
