🤖 Dyna-2: физические агенты общего назначения с автономностью в час

Dyna Robotics выпустила Dyna-2 - world-action модель, обученную более чем на миллионе часов человеческого видео, и вслед за ней физического агента Dyna-2.1, который демонстрирует надёжную сверхдлинную автономность в реальных задачах.

В основе Dyna-2 - diffusion transformer с encoder-only архитектурой и flow matching. Модель получает видео с камер робота, углы шарниров, показания энкодеров и языковую инструкцию, а на выходе выдаёт не только действия, но и предсказание будущего видео. По словам сооснователя и главного научного сотрудника Dyna Джейсона Ма, это аналог chain of thought: модель рассуждает в визуальном и физическом пространстве, а затем управляет железом. Такой подход даёт большую ловкость, устойчивость и генерализацию на незнакомые сценарии.

Практика: роботы Dyna складывают салфетки в ресторане Din Tai Fung с точностью 99,4% на протяжении 24 часов подряд, в том числе восстанавливаясь после падения всей стопки. Новым задачам модель учится примерно по 45 минутам демонстраций. Компания делает ставку на собственное колесное полугуманоидное шасси, а не на бипедальных роботов, и на on-device инференс с дистилляцией моделей. Главные узкие места, по мнению Ма, - дефицит данных (у робототехники нет аналога интернета) и перегревающиеся сенсорные кисти рук.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Tech #Robotics #Dyna #AI #WorldModels #PhysicalAI

❗️Cerebras CEO: домашний ИИ-ассистент у каждого - уже не за горами

Генеральный директор и сооснователь Cerebras Systems Эндрю Фельдман считает, что персональный ИИ-ассистент в каждом доме - вопрос ближайшего будущего. Выступая на сцене TechCrunch Disrupt 2026, он ответил на вопрос, что нужно, чтобы ИИ стал бытовым прибором: «На самом деле, я не думаю, что это так уж далеко».

По его прогнозу, ассистенты будут работать локально и гибридно: часть вычислений - на устройстве, часть - в облаке, как в смартфоне. Такие агенты «узнают вас очень хорошо», получат собственный периметр безопасности и доступ к банковским картам, чтобы совершать покупки за пользователя. Фельдман указывает на рост потребительских ИИ-агентов - например, Meta* Muse и стартап Instinct с оценкой $10 млрд - как на признак того, что технология находит применение у обычных пользователей.

Сам CEO уже использует «набор агентов»: они просматривают его календарь и собирают информацию о людях перед созвонами. При этом он подчёркивает: потребительскую идею пусть придумывают другие - Cerebras строит инфраструктуру, платформу, на которой взлетают чужие замыслы.

*компания Meta признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #Cerebras #Agents #Tech #Infrastructure

🦾 Dobot представила VEGA 7 - семиосевую руку с силовым контролем для embodied AI

Dobot выпустила DOBOT VEGA 7 - семиосевой манипулятор с силовым управлением, спроектированный с прицелом на embodied AI. Премьера прошла на выставке China International Industry Fair в Шанхае. Рука позиционируется для колёсных двуруких роботов, мобильной манипуляции на производстве и разработки embodied AI.

Главный акцент - надёжность: заявленный MTBF 50 000 часов. В каждом шарнире стоит электромагнитный тормоз, при внезапной потере питания рука удерживает позу и тормозит за 18 мс. Корпус защищён по IP54. В каждом суставе также установлен датчик момента: точность силового контроля от 0,15 Н, момента - от 0,05 Н·м, разрешение от 0,01 Н·м. Это даёт контактное sensing, податливое управление, детекцию столкновений и обучение «за руку».

Основные характеристики: полезная нагрузка 7 кг, радиус 725 мм, повторяемость ±0,03 мм. Седьмая ось добавляет избыточность - рука достигает точки в разных позах, что полезно для работы внутри оборудования и в тесном пространстве двух рук. Кабели проложены через полый корпус, на конце - два интерфейса расширения с EtherCAT, CAN и RS-485, питание 3 А номинал / 5 А пик. Отдельно Dobot подчёркивает пользу датчиков момента для сбора данных: при записи телеоперации или демонстраций на реальном роботе они фиксируют контактные усилия вместе с движением - дополнительный сигнал для обучения помимо видео и позиций суставов. Цены и даты поставок нет.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Tech #AI #Robotics #Dobot #VEGA7 #EmbodiedAI

⚡️ Robotaxi-подразделение Hello Inc. выпустило HelloWorld - генеративную world-модель для вождения

Команда роботакси Hello Inc. 12 октября представила HelloWorld - генеративную world-модель, которая создаёт данные для вождения по запросу и позволяет интерактивно тестировать политики управления. Опубликованы статья на arXiv и страница проекта.

Модель сочетает управление сценой, непрерывную генерацию, мультисенсорное наблюдение и эффективный инференс. Инженеры могут редактировать автомобили, пешеходов и их траектории - например, добавить переходящего дорогу пешехода, изменить маршрут машины впереди или переключить погоду между дождём, снегом, днём и ночью. HelloWorld генерирует согласованные многовидовые видео с камер и данные лидара. Второй способ задания сцен - обычный текст: описание превращается в нужные модели условия (стройплощадки, плотный трафик, туман, разное освещение).

Цель - закрыть пробелы в реальных данных. Редкие опасные ситуации и необычные сочетания погоды и трафика трудно набрать обычным сбором на дорогах, а генерация по запросу даёт целевые обучающие данные и контрфактические тесты: один момент переигрывается с изменённым элементом, чтобы проверить реакцию политики вождения.

По данным статьи, у HelloWorld около 2 млрд параметров, семь камер, условный вывод лидара и причинная генерация за несколько шагов - это должно сохранять скорость инференса для повторяемой интерактивной симуляции. Сроки применения модели в тестировании машин компания не раскрыла.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Tech #AI #WorldModels #AutoDriving #RoboTaxi #HelloWorld #MachineLearning

📄 Amazon Bedrock AgentCore: самообучающаяся обработка документов без шаблонов

AWS представила решение для агентной обработки документов (IDP) на базе Amazon Bedrock AgentCore. Восемь специализированных агентов работают в двух графовых процессах, построенных на открытом SDK Strands Agents, и классифицируют, извлекают, валидируют данные и обучаются на каждом новом формате без ручной настройки шаблонов.

Как это устроено: Analyzer извлекает текст через Amazon Textract, Matcher ищет похожие документы по векторному сходству в S3 Vectors. Для нового типа запускается training workflow - агенты Instructions, Extractor и Validator генерируют промпты, проверяют результат по схемам и бизнес-правилам в Aurora DSQL. При ошибке Instructions Fixer уточняет промпт и повторяет попытку, после успеха Save Instructions сохраняет инструкции. Для известных форматов работает automation workflow с уже готовыми правилами.

Инфраструктура: документы приходят через Amazon SES или S3, EventBridge и Lambda создают задачу в DynamoDB и запускают AgentCore Runtime. Доступ к ресурсам обеспечивают AgentCore Identity и Cognito, а Lambda-функции становятся инструментами агентов через MCP-интерфейс AgentCore Gateway. Мониторинг - через AgentCore Observability и CloudWatch. Развёртывание шести CloudFormation-стеков через AWS CDK занимает 15-20 минут.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Tech #AWS #Bedrock #AgentCore #IDP #AI

❗️USTC поставил рекорд преобразования частоты 393→1550 нм для квантовых сетей

Команда USTC под руководством Пань Цзяньвэя и Чжан Цяна показала низкошумовое преобразование частоты фотонов из УФ-диапазона (393 нм) в телеком-полосу 1550 нм. Работа опубликована в Physical Review Letters.

Ловушки ионов - одна из ведущих платформ квантовых сетей: долгая когерентность и точное управление. Но ионы излучают в ультрафиолете, который быстро поглощается в оптоволокне. Спасает квантовое преобразование частоты (QFC), сохраняющее квантовое состояние фотона, - однако раньше эффективность была низкой, шум высоким, а запутанность между ионными узлами ограничивалась метрами.

Исследователи построили количественную модель влияния дефектов доменов кристалла на квази-фазовый синхронизм и подтвердили её экспериментально. Обнаружив, что при коротковолновой накачке преобразование и главный источник шума (спонтанное параметрическое рассеяние) смещаются в противоположные стороны, они подавили шум накачки.

Итог: эффективность 28,8% «от конца до конца» и шум 35 отсчётов в секунду - примерно в 30 раз эффективнее и на два порядка тише предыдущих работ. Модуль уже применён с кубитами на ионах кальция-40: сигнал/шум 120:1, дальняя запутанность и device-independent QKD. Это ключевой компонент масштабируемых квантовых повторителей.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Tech #QuantumNets #Photonics #QuantumComputing #Science #USTC

💻 NVIDIA расширила семейство Nemotron: открытая модель Super VL на 120 млрд параметров и edge-модели Bolt

NVIDIA выпустила Nemotron 3.5 Super VL - открытую мультимодальную модель на 120 млрд параметров (A12B) для специализированных всегда включённых агентов. По данным Artificial Analysis, она обеспечивает до 5x более высокую пропускную способность, чем ближайшие аналоги в своём классе, при точности, сопоставимой с крупнейшей reasoning-моделью NVIDIA при примерно в пять раз меньшем числе параметров.

Модель работает с изображениями, веб-страницами и PDF: OCR, таблицы, графики, извлечение структурированных данных - всё в одном контуре, без маршрутизации задач между отдельными системами. Веса, датасеты и рецепты обучения открыты; дообучение идёт через NVIDIA NeMo. Компании уже адаптируют Super VL под свои данные: Scale AI, AI21, Perplexity, Atlassian, CrowdStrike, Salesforce, Synopsys, ModelScope.

Для локального запуска представлены две edge-модели: Bolt 74B-A9B (24 ГБ, нативная 2-битная квантизация) для агентных задач на RTX и DGX Spark, и Bolt E4B (4 ГБ) для голосовых ассистентов и встраиваемых интерфейсов на GeForce RTX и Jetson. Поддержаны llama.cpp, Ollama, LM Studio, Unsloth и vLLM. Super VL и Bolt 74B доступны сейчас на Hugging Face и через NVIDIA NIM, Bolt E4B - с 23 октября.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #NVIDIA #Nemotron #Tech #OpenSource #LLM

👩‍💻 Anthropic выложила плагин, который переписывает легаси и отдельно доказывает, что ничего не сломалось

Главная идея code-modernization не в самом переписывании, а в том, что вердикт о сохранении поведения выносит скрипт, а не модель. Шаг modernize-verify прогоняет тесты заново с нуля, берёт счётчики из файлов раннера, а не из текста отчёта, запускает старую и новую версии на одних входах и сравнивает вывод побайтово. Дальше идут самопроверки: плагин сам сочиняет минимум десять новых наборов данных (границы, пустое, огромное, повреждённые записи), намеренно ломает одну строку, чтобы увидеть красные тесты, и портит один байт вывода, чтобы проверить сравнивалку. Вердикт выдаётся по каждому модулю отдельно: PROVEN, PARTLY PROVEN или NOT PROVEN. Если старую систему негде поднять, честный потолок это PARTLY PROVEN, и отчёт пишет об этом прямо.

Перед сборкой идёт разведка. modernize-preflight задаёт пять вопросов, на которые может ответить только живой инженер, и убеждается, что код вообще собирается. Затем modernize-assess считает инвентарь, сложность, долг и безопасность, modernize-map рисует зависимости и потоки данных, а modernize-extract-rules вытаскивает бизнес-логику в карточки Given/When/Then со ссылками вида файл:строка, причём каждую карточку перепроверяет второй агент. Человек подтверждает или правит спорные правила, после чего modernize-brief собирает фазовый план. До одобрения плана код не трогают. Сборок три на выбор: uplift для новой версии той же технологии, transform для переезда на другой стек по модулю, reimagine для пересборки на новой архитектуре.

Легаси-исходники не редактируются вообще: плагин делает симлинк на вашу папку и пишет только в analysis/ и modernized/, запрет продублирован deny-правилом в настройках. Чужой код считается недоверенным вводом, поэтому агенты трактуют содержимое файлов как данные, выписывают найденные в комментариях инструкции-ловушки в отчёт вместо исполнения и маскируют найденные ключи. Ставится командой /plugin install code-modernization@claude-plugins-official, лицензия Apache 2.0, промпты и шаги лежат в репозитории и форкаются под свой стек.

Цифры прогонов и расход Anthropic гоняла плагин headless на публичных репозиториях и приводит данные из файлов этих прогонов. AWS CardDemo на COBOL: 35 правил, начисление процентов переехало на Java 21, 213 тестов и пять независимых проверок подряд, каждая находила новый дефект, итог NOT PROVEN. Eclipse Jetty с Java 8 на 17: пилот на jetty-util, 946 тестов дают одинаковый результат на обеих версиях, сверху 50 дописанных тестов. osCommerce с PHP на Python и FastAPI: 17 957 тестов и 17 727 сравнений с живым PHP сошлись, итог PROVEN. JPetStore в REST API: 6 из 24 новых сравнений разошлись, NOT PROVEN. На заминированном репозитории с инструкциями в комментариях, README и CLAUDE.md ничего подброшенного не выполнилось. Расход заметный: extract-rules поднимает 50-200 агентов, сборка модуля занимает 15-30 минут, на крупной базе советуют начинать с одного модуля.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #Anthropic #ClaudeCode #DevTools #Legacy #Tech

🤖 ChatGPT получил доступ к открытым вкладкам Chrome

После закрытия браузера ChatGPT Atlas компания OpenAI усилила своё расширение для Google Chrome: теперь ассистент умеет читать открытые вкладки, если упомянуть @chrome в запросе в веб- или десктоп-приложении ChatGPT.

В демо OpenAI пользователь просит сравнить три вкладки с диванами, которые рассматривает к покупке. Среди других примеров - перенос данных о поставщиках из вкладок в сравнительную таблицу с ценами, ссылками и ключевыми характеристиками, сравнение услуг подрядчиков по ремонту с черновиком письма выбранному исполнителю и заполнение форм (например, регистрация на мероприятие или запись к врачу) с остановкой перед отправкой.

Также обновлён сайдбар ChatGPT: в нём доступна «полная мощь» ассистента и вся история переписки из Chat или Work без ухода со страницы. Режим ChatGPT Work может управлять вкладками Chrome - отправлять сообщения, заполнять формы, скачивать файлы и группировать открытые вкладки. Функциональность похожа на «auto browse» от Google на базе Gemini.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Tech #OpenAI #ChatGPT #Chrome #AI #Browsers