• Nvidia GEAR и университеты разработали платформу ENPIRE для автономного обучения роботов ИИ-агентами.
• ENPIRE достигла 99% успешности в обучении роботов на агентах OpenAI, Anthropic и Moonshot AI.
• Nvidia откроет исходный код ENPIRE для развертывания автономных лабораторий роботов.
• ENPIRE состоит из четырех модулей: сброс и проверка задач, уточнение правил поведения, оценка правил на физических роботах, устранение сбоев.
• Система протестирована на агентах Codex, Claude Code и Kimi Code.
• Размер команды агентов влияет на скорость обучения: 8 агентов справились с перемещением блока за 2 часа, 4 агента - за 3 часа, одиночный агент - за 5 часов.
• Параллельная работа агентов ускоряет исследование подходов и отбор лучших.
• Ограничения включают простаивание роботов, большие команды агентов тратят время на обобщение идей, неэффективное использование ресурсов при параллельных сессиях обучения.
• Стоимость использования ENPIRE зависит от количества задействованных агентов.
• Nvidia планирует открыть исходный код ENPIRE для всех желающих.