#симуляция

И инструменты ·21 июл 2026

Симуляторы для физического AI: MuJoCo, Isaac Sim и выбор инструмента для робототехники

Физический AI и робототехника страдают от нехватки данных, в отличие от языковых моделей. Симуляторы решают проблему: позволяют генерировать фотореалистичные данные, тренировать политики RL и тестировать роботов в тысячах параллельных миров на GPU. Обзор ключевых движков — MuJoCo (точная физика и контакты), MuJoCo Warp (GPU-ускорение для обучения) и Isaac Sim (OpenUSD, Omniverse, фотореализм).

0 70

И исследования ·21 июл 2026

Физическая награда — это не физический движок

Обучение видеомодели предпочитать физически правдоподобные результаты через систему наград — это не то же самое, что встроенный симулятор физики. LingBot-Video использует награды за физическую рациональность, но не имеет явных параметров массы, трения или столкновений — модель просто учится закономерностям из данных.

0 112

И исследования ·13 июл 2026

Виртуальные тренировочные площадки для роботов создают AI-агенты

Исследователи из MIT и Toyota Research Institute разработали систему SceneSmith, где три AI-агента на базе продвинутой языковой модели создают реалистичные 3D-сцены для обучения роботов. Система генерирует детализированные виртуальные помещения с в 6 раз большим количеством объектов, чем предыдущие методы, позволяя роботам отрабатывать навыки в симуляции перед реальной работой.

0 64