← к ленте

General Intuition: обучение роботов на игровых данных

Д@disruptors_officialмедиа / агрегатор
1 мес

История о том, как стартап General Intuition использует геймплейные клипы с платформы Medal для обучения world-моделей и управления роботами.

Игровые данные становятся критическим ресурсом для создания «мозгов» для роботов.

  • Использование геймплея позволяет обучать ИИ на миллионах часов действий, что дешевле сбора данных в реальном мире.
  • Связка видеоряда с действиями игрока дает модели понимание причинно-следственных связей.
  • Технология позволяет роботам обучаться сложным навыкам с минимальным количеством реальных тренировок.
На чём обучают эйай? Правильно, на потных катках Наткнулся на топовую историю на стыке эйай, роботов и игр: В конце 2024 OpenAI предложила $500 млн за Medal - сервис, где геймеры записывают короткие клипы своего геймплея и кидают их корешам. Как вы понимаете, не потому что Альтман фанатеет от летсплея (хотя от какого-то конкретного может и фанатеет 😈), а ради данных для обучения интеллекта этого нашего искусственного. Хотели цап-царапнуть сотни млн часов игр для обучения своих моделек. Фаундер Пим де Витте отказался (это по его версии, а по версии The Information сделка сорвалась), и в октябре 2025 выделил из Medal отдельную ИИ-лабораторию General Intuition. В сооснователи взял трёх исследователей world-моделей. Это модели, которые предсказывают, что произойдёт с окружением, если в нём что-то сделать. Моделирование 3D-миров и всё такое. Работает это так: 1. На Medal клип пишется вместе с контроллером. То есть, к каждому кадру приклеено, какие кнопки человек жал и когда. Получается связка "что видел + что сделал + что вышло". На Ютубе и Твиче такого нет - там видно результат, но не что человек тыкает. Плюс на Medal специально снимали моменты, где что-то происходит: перса убили, упал, атака и т.д. 2. Получаются отобранные игровые пики точёные, а не 100500 часов вялого стрима, где ничего не происходит. 3. Дальше General Intuition учит на этом две модели: - Одна предсказывает мир. Даём ей реальный кадр - она генерит следующий, но без игрового движка. - Вторая предсказывает действие. Даём кадр - она говорит, что тут сделал бы человек. Первую не продают - она скорее тренажёр, на котором гоняют вторую. А вот вторую уже продают через API. Возможно, вы скажите: "Нафига учить роботов на геймплее? Это же не реальный мир". Так вот, здесь история про оптимизацию обучения. Был кейс, где робота сначала обучили на данных от General Intuition, а потом дообучили всего на 8 минутах реальных данных из камеры робособаки, и он смог начать ходить по офису. Да, шатко-валко и задевая предметы, но смог. Обучать на реальных данных с нуля было бы в разы дороже (вешать камеры индусам на лоб - это не бесплатно). Сейчас стартап стоит около $6 млрд, недавно в него зашёл Valor Equity Partners - довольно известная инвестструктура, (вроде как) связанная с Илоном Маском. Так что, быть может, OpenAI вообще обломится. А может и нет, ведь это они в твитторах друг с другом срутся, а за его пределами спокойно всё продают и покупают. В общем, миллионы школьников, клипающих хедшоты в Фортнайте, на самом деле полтора года собирали датасеты для роботов. Какая неожиданность 😈 Дизраптор

Кратко (AI)

Стартап General Intuition, выделившийся из платформы Medal, использует записи геймплея с данными о нажатиях клавиш для обучения моделей, предсказывающих поведение в 3D-мирах. Эти модели позволяют значительно сократить время обучения роботов в реальности, требуя лишь минимальной донастройки на физических объектах. Компания привлекла инвестиции от Valor Equity Partners и оценивается в $6 млрд.

Обсуждение

0
В

Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖