Стартап Odyssey сообщил, что подключил программную модель мозга плодовой мушкиi к симулятору Odyssey-3. Модель самостоятельно перемещается по сгенерированным виртуальным мирам, а среда и изображение формируются онлайн и меняются в ответ на её действия.
Эксперимент позволяет наблюдать за поведением модели в окружении, которого не существовало в реальности; сообщения о нём вызвали широкое обсуждение в X.
Автор поста нашёл рабочий флоу: связка Claude Codei и модели Opus 5.5i с двумя «скиллiами» — для создания анатомии 3D-объектов и для озвучки сцен — берёт историческое фото и пытается воссоздать по нему видео события так, чтобы физическая симуляция совпадала с реальным снимком.
Главная фишка — агент не просто анимирует по одному фото: он сам может пойти и собрать дополнительные реальные фотографии по теме события, а затем выстроить вокруг них 3D-объекты и симуляцию. Получаются короткие «исторические ролики», хотя результат пока нестабилен.
На профильных конференциях обсудили главную проблему Physical AIi — обучения роботов: в отличие от обычного ИИ, где можно просто масштабировать датасеты и вычисления, сенсомоторные данныеi для роботов собирать дорого и долго. Решение — обучать роботов в симуляторах и world modelsi, где можно воссоздавать редкие и опасные ситуации, менять условия и проверять поведение машины до её выхода в реальный мир.
Но успех в симуляции не гарантирует такой же результат на реальном железе: перенос требует понимания физики, механики и работы сенсоров. Из-за этого меняются и требования к инженерам — вузы начинают готовить специалистов на стыке классической робототехники и ML.
Кембриджская команда завершила картирование мозга самца дрозофилы: мозг разрезали на 66 частей, пересканировали и пересчитали все соединения между нервными клетками, после чего сравнили результат с картой мозга самки, готовой ещё два года назад. Совпадение клеток составило 95%, а оставшиеся различия объясняют принципиально разное поведение самцов и самок — от ухаживания до агрессии.
Результат вышел далеко за пределы биологии: в сентябре заголовки «оцифровали мозг мухи» разлетелись по миру, и энтузиасты начали использовать карту нейронных связей в симуляциях — Doom, Minecraft, сборка кубика Рубика, воспроизведение Bad Apple. Для этих экспериментов даже придумали отдельное название — FlySlop. Но речь не о полной цифровой копии мозга, а о коннектоме — карте нейронов и синапсов.
Стартап Skild AI, разрабатывающий «общий робо-интеллект», провёл эксперимент по обучению гуманоида футболу с помощью self-playi — техники, похожей на ту, что Google использовала для AlphaGo. Их foundation-модель S1 отыграла 140 виртуальных лет в NVIDIA Isaac Simi против собственных предыдущих версий, получая награду только за забитые голы, без отдельного программирования конкретных приёмов.
В результате робот сам освоил дриблинг, обводку защитников, отбор и защиту мяча корпусом, новые удары и умение подниматься после падений. Затем обученную политику перенесли из симуляции на реального робота Unitree G1, который теперь играет в футбол против человека. Авторы считают, что подход можно масштабировать на любые другие задачи, где есть чёткая цель и симулятор — например, манипуляции и производство.
ВыводS1 — модель, представленная Skild AI месяц назад; её главная особенность — способность дообучаться без файнтюнинга, по нескольким демонстрациям (по данным Data Secrets)
Компания Odyssey выпустила Agora-2 — мультиагентную мировую модель, которая генерирует общий интерактивный игровой мир в реальном времени, просчитывая и отрисовывая его прямо во время игры. В одну и ту же сессию одновременно могут заходить и люди, и ИИ-агенты, а действия каждого участника меняют общий мир для всех остальных.
Это отличает Agora-2 от прежних генеративных игровых моделей (вроде Odyssey-3), которые симулировали опыт лишь одного игрока: здесь же несколько участников делят общее, взаимно согласованное пространство. Проект пока экспериментальный, стилистически близкий к Diablo II, но демонстрирует новый подход к играм, где движок и рендер заменены нейросетью, работающей «наоборот» от игровых записей.
Разработчики начали использовать цифровую модель нервной системы мухи-дрозофилы для решения практических IT-задач. Компания Supabasei подключила такую симуляцию к клавиатуре, заставив её вводить команды в терминал и разворачивать базы данных.
За последние несколько дней эксперимент вышел за пределы одной компании: аналогичную симуляцию применяли и для других задач — от вёрстки до мониторинга инфраструктуры, что говорит о формировании небольшого тренда среди разработчиков.