Компания Anthropic представила результаты второй фазы эксперимента Project Fetch. ИИ-модель Claude Opus 4.7 научилась самостоятельно работать с коммерческим четвероногим роботом. Во время тестов модель без помощи человека выполнила ряд задач по подключению к сенсорам, программированию и навигации. Она превзошла сотрудников Anthropic по скорости и эффективности.
«Мы, вероятно, вступаем в раннюю эру физического агентного ИИ», — отметили в компании.
Как проходил эксперимент
Впервые Anthropic запустила Project Fetch в августе 2025 года. Тогда сотрудников компании разделили на две команды: одна получила доступ к Claude, другая полагалась только на собственные знания и поиск в интернете. Результаты показали, что команда с Claude работала значительно эффективнее. Но сама модель того поколения Claude Opus 4.1 не могла выполнить весь набор задач самостоятельно и застревала уже на этапе подключения к роботу.
Менее чем за год ситуация кардинально изменилась. В новом тестировании Anthropic подключила ноутбук с Claude Code непосредственно к роботу. Роль исследователя ограничивалась запуском начального запроса и подтверждением команд.
Что сделал Claude Opus 4.7
Claude Opus 4.7 смог выполнить все задачи без помощи человека:
- подключиться к камерам и сенсорам робота
- настроить доступ к данным LiDAR
- написать программное обеспечение для управления
- создать систему отслеживания маршрута
- реализовать распознавание объектов
- интегрировать отдельные компоненты в единую систему
По данным Anthropic, на каждой задаче, которую хотя бы одна команда людей выполнила во время первой фазы эксперимента, Claude показал результат как минимум в десять раз быстрее. Если учитывать четыре задачи, которые завершили обе человеческие команды, модель оказалась более чем в 37 раз быстрее команды без Claude и почти в 19 раз быстрее команды, которая использовала ИИ-помощника.
При этом модель создала почти в десять раз меньше программного кода, чем люди, достигнув аналогичных или лучших результатов.
Где ИИ всё ещё уступает человеку
«Проблема заключается в так называемом замкнутом цикле управления, когда система должна непрерывно оценивать результат каждого действия и корректировать следующие команды в зависимости от изменений среды», — объяснили в Anthropic.
Именно в таких сценариях люди пока сохраняют преимущество над большими языковыми моделями. Один из опытных робототехников компании смог запрограммировать автономное выполнение этого задания. По мнению Anthropic, современные версии Claude также могут достичь такого результата при наличии дополнительных инструментов и времени.
Что это означает для индустрии
- сначала модели помогают людям
- потом люди помогают моделям
- в конце концов модели начинают выполнять задачи самостоятельно
Комментарии
Комментариев пока нет. Будьте первым!