Законы масштабирования для гуманоидных роботов?
Интересный проект с CVPR 2026 под названием Humanoid-GPT использует GPT-подобную модель, обученную на 2 миллиардах кадров движений.
Она позволяет гуманоидным роботам мгновенно воспроизводить новые движения (zero-shot) в реальном времени, сохраняя плавность и устойчивость.
• Справляется как с быстрыми динамическими действиями, так и с совершенно новыми движениями.
• Показывает результаты лучше предыдущих лидирующих моделей, таких как SONIC.
• Протестирована на роботе Unitree G1: повседневные задачи, спорт, танцы и многое другое.
Главный вывод исследования: авторы обнаружили чёткие законы масштабирования (Scaling Laws) — чем больше данных и чем крупнее модель, тем выше качество управления, практически так же, как это произошло с ChatGPT. ⬇️
Ссылка