NASA 💫 учит роботов думать самостоятельно: испытания автономного научного флота ASTRA NASA провела испытания команды роботов, способных самостоятельно принимать решения о том, что исследовать дальше. Вместо привычной схемы «человек увидел данные 👉 принял решение 👉 отправил команду» машины действуют как небольшая автономная научная группа. 🤩 В тестах ASTRA участвовали три аппарата: дрон-разведчик и два наземных ровера. Дрон осматривает территорию и ищет интересные объекты, один ровер строит детальную карту с помощью LiDAR, а второй оснащён манипулятором для взятия образцов. Самое интересное здесь не сами роботы, а то, как они распределяют задачи. Система оценивает расстояние до цели, возможности каждого аппарата, научную ценность объекта и риск выполнения миссии. Если по пути появляется что-то более перспективное, флот может перестроить план и отправить свободного робота проверить новую находку. Во время теста так и произошло: дрон обнаружил дополнительную интересную область, но основную задачу не бросил и к новой цели подключили другой аппарат.🤩 🤩 Для Земли такой выигрыш может показаться незначительным, оператор всегда рядом. Но на Марсе, Луне и особенно у внешних планет ждать команды с Земли слишком долго. NASA хочет получить систему, которая сможет самостоятельно принимать часть научных решений там, где человек физически не может управлять роботами в реальном времени. По сути, следующий шаг космической робототехники - уже не просто автономно ехать из точки А в точку Б. Роботам постепенно передают право самим решать, какая точка Б сейчас важнее. ————————— ✔️Подписывайтесь на лучший  канал PRO Роботов 🥲Мы в Max

По UV есть прогресс, благодаря Астрачке Для желтого пижона пайплайн такой: Tripo×BlenderMCP×Astra UV Unwrapping Промпт:

In Blender MCP, perform UV unwrapping on the selected "headless model including clothes and limbs," and re-bake the existing textures to 4K. The goal is to preserve the original appearance, create UVs that make the structure readable like clothing patterns, and make it easy to redraw later. Just like a human artist, proceed in the order of observation → seam design → unwrap by parts → distortion correction → placement → bake. 1. Preserve the original data Before starting work, save as a new file to keep the old UVs, images, and materials, and create a new UV called "UV_Final." Do not change the shape, topology, vertex order, weights, shape keys, or rig. 2. Observe the model and design seams Check each direction with original texture display and wireframe display to understand the clothing parts composition and actual seams. For clothes, follow the pattern composition of body, sleeves, collar, etc., and cut open using side lines or inner sleeve areas. For skin and limbs, place seams in less noticeable positions like insides or sides, and design so that even between fingers can be opened without strain. Do not mistake wrinkles or prints for seams, and avoid creating unnecessary fragmented islands. 3. Unwrap by parts and correct distortions Do not process the whole at once; unwrap by parts. Use a text-included checker referencing UV_Final and Stretch display to check for stretching, compression, twisting, flipping, and overlapping. Add or remove seams depending on the cause of issues, adjust with Pin or Relax, and recheck. Do not just repeat the same auto-unwrap; keep the improved parts. Do not use Smart UV Project's overall auto-subdivision as the final product. 4. Adjust fabric grain, density, and layout For clothes, align the basic vertical direction to the UV's V direction based on each part's fabric grain. Do not forcibly deform curved patterns into rectangles. Even out texel density relative to real size, and adjust orientation so left-right correspondence is clear. Then, pack into the 0–1 area while maintaining orientation and relative scale. Overlapping left-right or arbitrary rotation is prohibited. Use 4K bake margins of 16px, 32px+ between islands, and 16px+ on image edges as initial standards. 5. 4K bake from old UV to new UV Explicitly fix the original texture reference to the old UV, use UV_Final as the bake target, and transfer to a new 4096×4096 image. For each material, activate the bake target image node, do a test bake, then the main bake. For base color, use only Diffuse's Color, or Emit, and do not bake in new lighting, shadows, or AO. Preserve the shading drawn on the original image. Transfer existing maps like transparency as needed, and for tangent normals, re-bake based on new UV standards, not just color transfer. 6. Confirm completion with new-old comparison Apply the new UV and baked image, and compare the whole body and details under the same display conditions as the original. Check pattern positions, colors, transparency, and seam continuity, and fix UV collapses, overlaps, unwrapping omissions, bake black spots, misses, or bleeding. Judge completion based on inspection results, not "how many times unwrapped." Save the completed .blend, 4K images, UV layout, and confirmation images of seams, checker, and final appearance, and briefly report main correction contents. Do not end with just the plan explanation; complete the work while confirming actual images.

А для кобылы - это генерация в HI3D - оттуда вылезает месиво в плане текстурных координат(слева вверху), но Астра его растаскивает. Поглядите тут для других примеров. @cgevent

Ну, за монтажеров! Я видел ну очень много стартапов для ИИ-автоматизации монтажа. Все сдохли. Задача сложная. Те, кто не сдохли, сдохнут сейчас. Ибо. OpenAI тут рассказала, что внутри компании **GPT-6 Astra вместе с Codex уже использовали для монтажа трёх часов мультикамерного видео - на итоге получился ролик в шапке. И это хорошо показывает, куда они двигают Astra. Не просто «посмотреть видео и рассказать, что там происходит», а работать с обычными профессиональными инструментами через computer use: открывать приложения, находить нужные фрагменты, выполнять действия и доводить длинную задачу до результата. *Модель должна уметь сама работать за компьютером в существующем софте, даже если для него нет специального API. Там еще пара кейсов по ссылке: Excel-кейс: OpenAI заявляет, что Astra через computer use выполняет задания Financial Modeling World Cup примерно в четыре раза быстрее кожаного победителя в Ексель чемпионате 2023.. Ещё один внутренний кейс - модель нашла bottleneck с memory allocation в тестовой среде Codex; после смены allocator они получили заявленные в 25 раз ниже turn latency, хотя peak memory вырос примерно на 30% OpenAI при этом предлагает смотреть не столько на цену токена, сколько на стоимость законченной задачи. По их данным, Astra требует меньше шагов и повторных попыток, поэтому в ряде сценариев оказывается дешевле предыдущих моделей. А мой пойнт в том, что модели общего назначения на стероидах MCP и Computer Use догоняют специализированные модели, генераторы, пайплайны. И будут еще умнее. И 3Д-генераторы, например, могут помереть. Равно как и стартапы по ИИ-монтажу. https://openai.com/index/gpt-6-astra-next-generation-work/ @cgevent

И опять круты Астроподписчики. Мой приятель Дима Киселев скромно так пишет: Привет! Я ни разу не из геймдева, просто решил проверить новую модель и вот что получилось. Скажу, что многие серьезные проекты в которые я играл были сделаны хуже чем то, что сделала Астра за выходные без участия человека. В интересное время живем. Я такой: она сама? за сколько? Дима: сама, 30 часов непрерывной работы! Я такой: этошскокостоит? Дима: 35% токенов от плана за 200$. Я: шо? Дима: Дал доступ к блендору, комфи и трипо. Годот скачала сама. Результат на видео. Кстати, обложку для видео астра сама тоже предложила. Клод отказался генерить, сказал что это аффилированные действия и вообще зашквар Я: Дима, а результат в виде файлов - что из себя представляет? Это чорный ящик или там есть какие-то редактируемые файлы-ассеты? Дима: Полноценный набор с ассетами и кучей файлов. Там есть папка Fleet где вся флотилия ассетов. Завтра на гитхаб могу выложить, я так понимаю что он все сам под движок Godot сделал Ну и результат: https://github.com/Deekey1/ASTER-Motorsport Поглядите видос: как колеса отрабатывают! https://youtu.be/Mk6-F1amHgE И тут блохоловы такие: он столбики сбивает! Ребятки, а сколько по времени делались игры такой категории обычно? С каким бюджетом? Еще раз: 30 часов автономной работы. И все. Игроделы, на завод! @cgevent

Бенчмарки перестали быть чем-то полезным: - METR уже не имеет смысла, потому что агенты делают автономную работу которая измеряется неделями человеческого времени - ARC-AGI, все три версии полностью решены на 99% - FrontierMath (все четыре редакции), где каждая задача заняла недели времени топовых математиков для составления решен на 98% Мы пришли в ту стадию, где ИИ нужно оценивать только по экономическому эффекту. Я сгенерировал график роста выручки ИИ компаний за последние кварталы. Выручка это некоторый прокси пользы модели в экономике, но важно понимать что стоимость токена, который может решать одну и ту же задачу все еще падает примерно в 10 раз в год. Например, в 2024 году модель o3 первой решила все задачи ARC-AGI и это стоило больше чем $4,500 за одну задачу. В 2026 DeepSeek V4 решает все те же задачи примерно за 2 цента на задачу. То есть, способность, появившаяся в новой модели неизбежно станет коммодити в течении года-двух и станет доступна многим. При этом, конечно, использование вырастет. Astra является прекрасной моделью для 3D и CAD дизайна, редактирования видео и анимации, но пока еще дорогая для того чтобы запускать миллионы агентов для не-крупных компаний. Это изменится. Вчера на интервью у Дваркеша Джон Шульман (кофаундер OpenAI) сказал что примерно 3-4 года осталось до того момента, когда модели будут лучше людей во всех когнитивных или интеллектуальных задачах. Пока что, нет никаких причин сомневаться в этих прогнозах учитывая насколько часто они были правдивы. Вопрос в другом: как адаптировать экономику и собственную стратегию до этого момента, чтобы не остаться за бортом? Да, очевидно, для большинства людей это будет шоком, неожиданностью и громом среди ясного неба, но вам не обязательно быть этими людьми. Да, очевидно, это приведет к экономическим и социальным шокам, которые потребуют радикальных мер сравнимых или больших чем во время ковида. Но здоровая реакция тут не всепропало, а попытаться адаптироваться и адаптировать других к изменениям.

💎Две Astra-новости💎 1. OpenAI признала проблемы с Astra и выкатила исправления. По словам Тибо, старые скиллы слишком часто срабатывали и иногда мешали модели проверять свою работу. Эксперимент с управлением контекстом приводил к преждевременным остановкам и ответам на старые сообщения; он затронул примерно 4–5 тысяч пользователей, его отключили. Также убрали неудачно настроенные серверные конфигурации, на которых измеримо падало качество. Обещают, что Astra будет лучше доводить задачи до конца и учитывать последние сообщения. Заодно анонсировали очередной сброс лимитов в ближайшие часы🐈 Пост Тибо. 2. OpenAI советует почистить старые инструкции для Codex. Компания выкатила руководство по скиллам, AGENTS.md и промптам для Astra: накопленные правила могут перегружать контекст, конфликтовать и заставлять модель останавливаться без необходимости. Рекомендуют точнее прописывать условия запуска скиллов, подгружать документацию по задаче и убрать обязательное «прочитай весь проект перед любой правкой». Особенно важно заранее объяснять, что считать завершением: например, реализовать, запустить, проверить результат и исправить ошибки. В помощь обновили skill-creator. Официальный разбор.