AI-агенты

Green Challenge 2026: конкурс моделей Physical AI для антропоморфного робота «Грин»

1 мин чтенияHabr AI
Обложка: Green Challenge 2026: конкурс моделей Physical AI для антропоморфного робота «Грин»

Управление роботом по изображениям и текстовым инструкциям остаётся одной из наиболее актуальных задач современной робототехники. Модели класса Vision-Language-Action, или VLA, уже способны решать широкий спектр задач. Однако большинство заметных результатов получено на стандартных манипуляторах: это одна роботизированная рука на неподвижном основании, с шестью или семью степенями свободы и двупалым захватом. Управление антропоморфным роботом требует решения задачи принципиально иного уровня сложности. Большое количество степеней подвижности, антропоморфные кисти, мобильная платформа, необходимость координировать движения всего тела и сохранять равновесие существенно усложняют разработку системы управления. Sber Robotics запускает Green Challenge, соревнование в рамках AI Journey 2026.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей
AI-агентыHabr AI

Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей

Французский стартап Sandflow выпустил Sand3D — открытый датасет и 106 тыс. 3D‑моделей различных объектов. Каждая модель сопровождается кодом на Python, который строит объект из независимых деталей. Датасет предлагают использовать для обучения моделей создавать и редактировать 3D‑модели.

1 мин чтения
Обложка: Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума
AI-агентыHabr AI

Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума

Представим, что ИИ уже умеет выполнять любую работу, получил юридические права и тела роботов. Кто тогда владеет фабриками, принимает последнее решение и остается автором будущего? Разбираем пять устойчивых обществ и два предела, за которыми сосуществовать уже некому.

1 мин чтения
Обложка: ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов
AI-агентыHabr AI

ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов

В этой статье я расскажу о том, как бенчмарк распознавания речи при AI-разработке голосом. Поговорим про сам замер, фабрики софта, постановку задач, особенности речи и датасет, посмотри на циферки и разберемся почему классический WER — очень коварная метрика, особенно в разработке. Ну что, лонг-тапнем на диплинк и деплоим на шпрот?

1 мин чтения