NVIDIA self-learning robots, Tencent 10,000 GPU cluster, and elegiac essay on humanity's future

Исследователи NVIDIA разработали ENPIRE — фреймворк, который позволяет физическим роботам проходить цикл автономных экспериментов и улучшения навыков, аналогичный действиям ИИ-агентов. Система включает четыре модуля: Environment (автосброс и верификация), Policy Improvement (доработка политики), Rollout (оценка на нескольких роботах) и Evolution (анализ логов и доработка кода). Каждая станция использует два манипулятора YAM, камеры и рабочую станцию с NVIDIA RTX 5090. На простых задачах, таких как сортировка штифтов или резка кабельной стяжки, агенты достигают 99% успеха. При этом лучшие результаты показывают модели GPT-5.5 и Opus 4.7, а увеличение числа агентов (до 8) повышает итоговую эффективность за счёт более широкого поиска решений. Tencent представила ARGUS — систему трассировки и анализа в реальном времени для крупномасштабных тренировок, развёрнутую на кластере из более чем 10 000 GPU. ARGUS работает без проблем в течение шести месяцев и помогает диагностировать такие проблемы, как медленные вычисления, деградацию каналов связи и блокировки JIT-компиляции. Система позволяет отслеживать выполнение на трёх уровнях: Python, фреймворк и среда выполнения GPU. Также опубликовано эссе Фернандо Борретти, в котором утверждается, что в конечном итоге люди потеряют контроль над ИИ и будут низведены до церемониальной роли, а все решения будут приниматься машинами.