Согласно исследованию NVIDIA, опубликованному 16 июня, лаборатория NVIDIA GEAR — в сотрудничестве с Carnegie Mellon University и UC Berkeley — представила ENPIRE, агентный каркас для обучения, который позволяет агентам ИИ для программирования автономно управлять тренировкой роботов. Каркас позволяет агентам ИИ самостоятельно разрабатывать и совершенствовать подходы к обучению для роботов, а успешные демонстрации включают перерезание zip-стяжек и установку GPU в материнские платы. ENPIRE работает через четыре модуля, которые отвечают за автоматический сброс задач, уточнение политики, параллельную оценку роботов и анализ отказов. Команда протестировала каркас с тремя агентами ИИ для программирования: Codex от OpenAI с GPT-5.5, Claude Opus 4.7 от Anthropic и Kimi K2.6 от Moonshot AI — каждый разработал собственные алгоритмические подходы в циклах самонаправленного тестирования.

Посмотреть источник

Дисклеймер: Информация на этой странице может быть получена из источников третьих сторон и предоставляется только для ознакомления. Она не отражает взгляды или мнения Gate и не является финансовой, инвестиционной или юридической рекомендацией. Торговля виртуальными активами связана с высоким риском. Пожалуйста, не основывайте свои решения исключительно на данных этой страницы. Подробнее смотрите в Дисклеймере.

Связанные новости

7ч назад

Coherent и Nvidia расширяют завод по производству фосфида индия в Техасе для AI-оптических соединений

14ч назад

Databricks приобретает Panther и запускает четыре продукта на базе ИИ 16 июня

15ч назад

Nvidia запускает платформу XR с ИИ в публичной бета-версии для заводских и больничных приложений

16ч назад

Nvidia и HPE расширяют партнёрство в сфере корпоративного ИИ; бенчмарк AgentPerf показывает 20-кратную производительность одновременных агентов

18ч назад

VITURE запускает Helix — первые XR-очки с AI на платформе Nvidia

Детальный анализ