👩‍⚕️ Студенты NTU создали AI-решения за четыре недели: от проверки лекарств до умного города

В Сингапуре завершился SummerBuild 2026 — хакathon для студентов Наньянского технологического университета (NTU). 25 команд (около 100 участников) за четыре недели разработали проекты с использованием API Reka AI. Победители — команда Sunsetters с приложением Pilly для автоматизации аптек, а также AuraSight в категории «Умный город».

Pilly решает проблему очередей и ошибок в больничных аптеках. AI-слой на базе Reka Flash сканирует упаковки лекарств, сверяет их с рецептом и через чат-бота отвечает пациентам на вопросы на четырёх языках (английский, китайский, малайский, тамильский). Система поддерживает on-premise развертывание — критично для медицинских данных. Команда планирует внедрить решение в больнице Tan Tock Seng и в перспективе — робота для автоматической выдачи препаратов.

AuraSight использует AI для анализа городских данных и оптимизации инфраструктуры. Оба проекта показали, как мультимодальные модели (текст, изображения, видео) ускоряют разработку прототипов в реальных сценариях — от здравоохранения до устойчивого развития.

#AI #hackathon #NTU #RekaAI #Healthcare

🌐 Reka AI представила концепцию omni-world моделей

Reka AI описала архитектуру omni-world моделей - единой системы, которая принимает и генерирует язык, изображения, видео и действия вместо цепочки отдельных агентов.

В отличие от VLM, работающих по схеме «язык, изображение → язык», omni-модель работает как «язык, изображение, видео, действия → язык, изображение, видео, действия». Ключевая сложность - совместное моделирование дискретных сигналов (слова, логика) и непрерывных (аудио, пиксели, конфигурации суставов робота): обычно первые обрабатываются авторегрессионно, вторые - через диффузию. Reka объединяет оба подхода в одной разделяемой репрезентации, а память на уровне hidden-state позволяет обрабатывать вход один раз без пересборки кэша и задержек между модальностями.

В робототехнике модель совмещает парадигмы VLA (вход → действие) и WAM (предсказание динамики через генерацию видео) в едином бэкбоне. Она обучается на целых видео, а не на отдельных кадрах с частотой 1 fps, что даёт лучшее понимание геометрии и физики. Модель строит цикл «наблюдение → симуляция → критика → действие», умеет «мысленно репетировать» движения и генерировать редкие сценарии для расширения обучающих данных.

#Tech #RekaAI #WorldModels #Robotics #Agents #AI