Разработчик роботов AGIBOT из Китая сообщил об испытании системы искусственного интеллекта, способной улучшать выполнение физических задач непосредственно во время работы. Гуманоидный робот G2 трудился в настоящем магазине и в течение пяти дней заметно повысил результативность. В первый день он завершал успешно 28,6% полных циклов заданий, а к пятому дню показатель достиг 85,7%.
Для эксперимента использовали новую модель GO-3 Preview, представленную 29 октября. Она объединяет понимание задания, прогноз дальнейших событий и управление движениями робота. Благодаря этому устройство должно применять ранее полученные знания в изменяющейся обстановке, не проходя отдельное полное обучение перед каждым действием.
Исходные навыки модель получает из видеозаписей с участием людей и информации, собранной роботами при движении и взаимодействии с предметами. Затем разработчики используют систему Genie Evolver. Она объединяет тренировочные данные примерно сотни реальных роботов с виртуальными экспериментами, позволяя повторять действия и оценивать ошибки.
В числе демонстраций — настольный кёрлинг и игра с башней из блоков. После четырёх часов тренировок робот обошёл средний показатель проверенных участников-людей в кёрлинге. В другом опыте ему удалось поочерёдно убрать пять деталей из башни без её падения. Также разработчик показал работу с конструктором Lego и приготовление китайской лепёшки.
Отдельный компонент Genie Master отвечает за анализ действий после запуска робота на рабочем месте. Он выявляет причины неудач, подбирает другой способ выполнения и сохраняет результаты для будущих попыток. В задаче с небольшими крючками успешность выросла на 17,7 процентного пункта по сравнению с привычным методом дополнительного обучения модели.
AGIBOT сообщила, что GO-3 Preview заняла первые места в тестах RoboDojo, RoboTwin и RoboColiseum. Компания планирует предоставить полный исходный код модели к концу 2026 года. Результаты опубликованы самим разработчиком и относятся к конкретным демонстрациям, поэтому показатель 85,7% не следует распространять на все возможные действия роботов.