Команда энтузиастов выпустила экспериментальный ролик по проекту «Полис» — AI-анимацию, сделанную по пайплайну, максимально приближенному к традиционному: сценарий, концепт-арт, раскадровка и аниматикi делались руками, а генеративные нейросети использовались только на этапе видео, музыки и части звука.
Эксперимент был завершён четыре месяца назад. Изначально «Полис» задумывался как тизер сериала, но теперь проект меняет формат и становится прологом к игре в той же вселенной.
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.
Anthropici опубликовала новый отчёт о том, какие профессии уже способны заменить современные роботы и языковые модели. Главный вывод: роботы технически могут выполнять 74% физических рабочих задач в США хотя бы в некоторых условиях, а если добавить к ним LLMi — до 81% всей работы может быть выполнено ИИ или роботами.
Однако техническая возможность не равна экономической целесообразности: по расчётам Anthropic, сегодня роботизация выгодна лишь для 0,3% рабочих задач из-за высокой стоимости оборудования и технических ограничений. В пессимистическом сценарии роботы смогут конкурировать по цене примерно с половиной физического труда в США только к 2050 году, и первыми рискуют потерять работу наименее защищённые категории — люди с низким доходом и низким уровнем образования.
Вывод74% физических задач, которые могут выполнять роботы, составляют 34% от общего рабочего времени в США
