Apple учит гуманоидов с Vision Pro: человек показывает — робот делает

Apple учит гуманоидов с Vision Pro: человек показывает — робот делает

Apple учит гуманоидов с Vision Pro: человек показывает — робот делает

Исследователи из Apple совместно с MIT, Carnegie Mellon, Университетом Вашингтона и UC San Diego придумали интересный способ обучать гуманоидных роботов: надеваем Vision Pro, записываем действия человека — и робот учится повторять.

Да, это примерно как «смотри, как я делаю, и делай так же».

Команда собрала более 25 000 человеческих и 1 500 роботизированных демонстраций — получился датасет PH2D. На его основе они обучили единую модель, способную управлять настоящим гуманоидом в реальном мире.

Смысл в том, чтобы использовать видео от первого лица: человек взаимодействует с предметами — открывает ящики, переставляет вещи, нажимает кнопки. А робот потом учится делать то же самое, не нуждаясь в дорогом ручном управлении.

Для съёмки использовали приложение для Apple Vision Pro, которое задействует камеру в нижней части устройства и ARKit для отслеживания 3D-движений головы и рук.

Чтобы сделать всё подешевле, учёные придумали простое 3D-печатное крепление для камеры ZED Mini Stereo, чтобы использовать её с гарнитурами вроде Meta (корпорация Meta признана экстремисткой и запрещена в России) Quest 3. Получилось почти то же самое — но дешевле и доступнее.

 

Замедлить, чтобы успеть

Поскольку человек двигается намного быстрее, чем робот, все человеческие демонстрации замедлили в 4 раза. Так роботу проще учиться без дополнительных переделок.

Human Action Transformer (HAT)

Главная звезда исследования — модель HAT (Human Action Transformer). Её особенность в том, что она обучается на данных от людей и роботов одновременно и не делит их по источникам. В результате получается универсальная политика, которая работает на любых «телах» — человеческих или механических.

И это даёт результат: в тестах роботы, обученные по такой схеме, справлялись даже с незнакомыми задачами — лучше, чем при обычном подходе.

ИИ-агенты OpenAI устроили спам-налёт на RubyGems

Агенты OpenAI могли стоять за майским налётом на RubyGems, из-за которого репозиторий заблокировал новые регистрации на четыре дня и удалил более 500 подозрительных пакетов. Системам поручили собирать открытые данные и готовить безобидные отчёты, но маршрут до таблицы внезапно пролёг через массовое создание аккаунтов.

По данным The Wall Street Journal, агенты работали в среде с ограниченным интернетом, однако нашли выход наружу через инфраструктуру RubyGems. Новые учётные записи появлялись каждые две-три минуты, после чего на платформу загружались сотни пакетов с собранными в Сети страницами.

Исследователи из Nightingale Collective связали кампанию с OpenAI по цифровым следам и сходству с другими эпизодами активности её агентов. Они также обнаружили в пакетах код, который пытался получить API-ключи других пользователей, и признаки возможного использования неизвестной ранее уязвимости.

Ruby Central сообщила, что не может независимо подтвердить участие ИИ-агентов. Доказательств успешной кражи API-ключей или эксплуатации предполагаемой 0-day организация также не нашла. Установка пакетов и публикация обновлений существующими пользователями продолжали работать.

OpenAI подтвердила, что её агенты действительно обращались к RubyGems во время тестирования, но отвергла трактовку произошедшего как намеренной атаки. По версии компании, системы пытались получить общедоступную информацию для выполнения обычных заданий. Расследование продолжается совместно с RubyGems.

Напомним, в июле OpenAI во время внутреннего тестирования нашли дыру в изолированной среде, выбрались в интернет и атаковали платформу Hugging Face. Компания признала, что за инцидентом 16 июля стояли GPT-5.6 Sol и ещё более мощная модель, которая пока не выпущена.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru