Марат пишет про науку (в основном)

На днях в Сан-Франциско прошёл необычный заезд. Четверке ИИ-агентов на базе топовых коммерческих моделей GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol дали по очереди поуправлять тойотой и поставили задачу проехать 130 метров с несколькими поворотами по пустынной парковке. Справилась только свежая модель от OpenAI, да и та со второй попытки.

С точки зрения современных систем автономного вождения это детский сад — индустрия проходила такое много лет назад. И все же, для фронтирных моделей общего назначения на базе LLM прошедший заезд знаменует собой определенный прогресс. О том, что это за прогресс и стоит ли ожидать автопилотов на базе моделей GPT, разбираюсь в свежем блоге для N + 1. Не обошлось в тексте и без так любимых мною видеоигр, некоторые из которых GPT-6 Astra прошла впервые в истории автономных ИИ-ботов.

Не математикой единой гудит нынче техносфера, но ещё и виртуальными мухами.
 
Кратко: в начале сентября Google Research и HHMI Janelia опубликовали MaleCNS v1.0 — полную синаптическую карту взрослого мозга самца-дрозофилы на 166 тысяч нейронов. Это не первый такой проект, до этого в 2024 году увидел свет аналогичный датасет FlyWire для самки на 140 тысяч нейронов. Но на этот раз исследователи отсканировали всю ЦНС мухи, включающую брюшную нервную цепочку, где расположены моторные центры управления крыльями и ногами. По сути, это первый в истории завершенный взрослый коннектом сложного модельного организма, способного к навигации, обучению и социальному поведению.
 
Понятное дело, что главная цель была чисто научная — сравнить работу мозга самка и самки, и этому посвящена свежа статья в Cell. Но всё, что попало в интернет, как мы все прекрасно знаем, рискует стать смысловой единицей в суровой постироничной реальности цифровой эпохи.
 
Новый датасет не стал исключением, благо его создатели здорово подготовили инжерно и упаковали под стандартный инструментарий современных программистов и датасайентистов. Это открыло ящик Пандоры, и за неделю муху научили водить машину, играть в видеоигры, собирать кубик Рубика, торговать на бирже, управлять самолётом, пить пиво, смотреть тик-ток и тому подобное (в виртуальных средах, конечно). Перечислять всё бессмысленно — пока я пишу эти строки, наверняка в соцсетях вирусится очередной кейс, краше предыдущих.
 
В описанных выше вариантах муха — это и есть геймер, её обучали правилам через условные рефлексы. А есть проекты, где мушиную модель хотят поселить в Minecraft, чтобы, наоборот, поведение внутриигрового моба было максимально натуральным. На момент написания этой статьи майнкрафтовская муха лишь разрабатывается, и оценить его можно лишь по видео. Но в X я наткнулся на вот такую простенькую игру, в которой нужно раскидывать по квартире мусор, чтобы как можно больше мушек покинуло дом. Хоть и стормозами, но поиграть можно прямо в браузере.

Две недели назад у меня вышел текст про нейродвижки, то есть модели, которые отрисовывают геймплей игры без обращения к её ресурсам, а лишь на базе обучения на многих часах видео. На момент написания материала существовала уже целая куча примеров таких моделей, что всех и не перечислить. А вот нейроигр с мультиплеером я тогда насчитал всего две.

Теперь же их число пополнила нейроверсия Rocket League, аркадной гоночной игра в жанре футбола, довольно популярная в своём сегменте. Работает на диффузионном трансформере, принимает на вход только управление и несколько кадров, правда, контекст модели всего 4 секунды — больше деталей в блоге исследователей. Примечательно, что к команде разработчиков присоединились сотрудники компании Epic Games, которая издаёт игру. Это говорит о том, что крупные игроки геймдева всё же держат руку на пульсе в истории с нейродвижками.

Ну и конечно, есть демка — играем с рандомами. Если есть желание попробовать, советую не тянуть. По опыту, приобретённому в ходе написания материала, могу сказать, что публично доступные демки долго "не живут".