✔️ Новое видео с Optimus,
которое опубликовал Илон Маск - выглядит интеерснее, чем может показаться на первый взгляд.

Впервые Optimus двигается в танце с участием нижней части тела —
раньше его ноги и ступни оставались неподвижными.

Если посмотреть последнее видео в замедленном режиме, можно заметить, что он не просто танцует — он подпрыгивает и держит равновесие на одной ноге.

Такой уровень динамического баланса и контроля невероятно сложно реализовать для человекоподобного робота.

С балансом у нового робота от Tesla — полный порядок!

Факты о роботе
🦿 1. Создан на базе автопилота Tesla
Optimus использует ту же систему обработки окружающего мира, что и автопилот Tesla — включая нейросети и камеры. Робот буквально «видит» как электромобиль Tesla.

⚙️ 2. Высота — 173 см, вес — около 56 кг
Это делает Optimus ростом со взрослого человека и достаточно лёгким, чтобы быть маневренным, но достаточно прочным для работы с физическими объектами.

🧠 3. Мозг — это Tesla FSD Chip
Внутри — собственный чип Tesla, разработанный для Full Self-Driving. Он обрабатывает видео в реальном времени и принимает решения, как вождения, так и манипуляций руками и телом.

🤖 4. Умеет поднимать до 20 кг и нести до 9 кг
Optimus спроектирован для выполнения задач, таких как переноска ящиков, компонентов на сборочных линиях и базовая логистика.

🎥 5. Первые версии уже помогают на фабрике Tesla
В 2023–2024 Tesla начала использовать Optimus на своих производственных линиях — например, для сортировки деталей и доставки мелких компонентов.

🕺 6. Новый уровень движения — он уже танцует и ходит
В 2025 году Optimus научился координировать движения нижней части тела. Ранее ноги были статичными — теперь он танцует, ходит и держит равновесие на одной ноге.

🔋 7. Полный день работы от одной зарядки
Цель — добиться автономной работы в течение рабочего дня на одном заряде, что делает его пригодным для фабрик и логистических центров.

🌍 8. Массовый рынок — конечная цель
Илон Маск заявил, что Optimus должен стоить меньше $20,000 — чтобы каждый мог позволить себе персонального робота.

@ai_machinelearning_big_data

#robots #ai #ml #Tesla #Optimus

🤖 RoboBrain 2.0 — ИИ для нового поколения роботов.

RoboBrain 2.0 — это open-source модель способная к широкому спектру задач: от восприятия окружения до управления роботами.

Её уже называют фундаментом для следующего поколения гуманоидов.

🔹 Поддерживает планирование, восприятие и действия в реальном мире
🔹 Заточен на легкую интеграцию (под капотом 7B параметров) в реальные проекты и роботизированные системы
🔹 Полностью открытый код

Архитектура:

• Обрабатывает изображения, длинные видео и визуальные данные высокого разрешения
• Понимает сложные текстовые инструкции
• Входные данные:
 — Визуальные — проходят через Vision Encoder + MLP Projector
 — Текстовые — превращаются в унифицированный токен-поток
• Всё подаётся в LLM Decoder, который выполняет рассуждение, строит планы, определяет координаты и пространственные связи

С такими темпами более чем реально, что уже к 2027 году мы увидим массовое производство продвинутых гуманоидных роботов.

ИИ выходит в физический мир — и делает это уверено.

Запуск:

git clone https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0.git
cd RoboBrain

# build conda env.
conda create -n robobrain2 python=3.10
conda activate robobrain2
pip install -r requirements.txt

▪Github: https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0
▪Hugging face: https://huggingface.co/collections/BAAI/robobrain20-6841eeb1df55c207a4ea0036/

@ai_machinelearning_big_data

#ai #ml #robots #ComputerVision #BAAI

🔥 VLMgineer — когда робот сам себе конструктор

Основная идея VLMgineer - путь к роботам, которые сами изобретают нужные приборы под конкретные задачи, экономя время инженеров и расширяя границы автоматизации.

Что это
● Фреймворк, объединяющий Vision-Language-модель и эволюционный поиск.
● Полностью автоматизирует два процесса:
 1) проектирует физический инструмент;
 2) пишет пошаговый план, как этим инструментом пользоваться.

Как это работает
1️⃣ VLM получает описание задачи («забей гвоздь», «разбей лёд») и создаёт начальный эскиз инструмента + набор движений робота.
2️⃣ Симуляция проверяет, насколько успешно связка «инструмент + действие» решает задачу.
3️⃣ Эволюционный алгоритм вносит правки (меняет форму, размеры, материалы), VLM уточняет план.
4️⃣ Цикл повторяется, пока не найден оптимальный дизайн.

Никаких шаблонов и ручной настройки — всю «физическую креативность» выполняет модель.

Исследователи протестировали возможности VLMgineer по созданию инструментов и планов действий в сравнении с тремя типами участников:
• специалист по LLM
• эксперт по робототехнике
• обычный человек без технического бэкграунда

📊 Результаты:
VLMgineer показал на 64,7% более высокий средний успех выполнения задач, чем решения, предложенные людьми, скоро обещают дропнуть код проекта.

🔜 Подробнее: vlmgineer.github.io/release

@ai_machinelearning_big_data

#ai #robots #vlm