28 сентября 2026 г.
GPT-6 управляет роботом-гуманоидом, llama.cpp ускоряет обработку в 42 раза — 28 сентября 2026
GPT-6 впервые контролирует гуманоида в неизвестной обстановке, llama.cpp сократила время обработки больших моделей до 20 мс.
Модель GPT-6 Astra теперь способна управлять действиями робота-гуманоида в незнакомой среде без предварительных карт и настроек. Гуманоид исследует пространство, распознаёт объекты и выполняет голосовые команды. Ранее подобные системы зависели от специфичных контроллеров и долгой адаптации к каждой новой задаче. Этот прорыв демонстрирует потенциал воплощённого ИИ, способного действовать в реальной жизни . Инструмент llama.cpp обновлён механизмом probabilistic attention caching, ускорившим обработку больших моделей в 42 раза. Задержка ответа снизилась до 20 мс, а использование видеопамяти уменьшилось на 60%. Благодаря этому локальные модели размером 70 миллиардов параметров стали доступны на обычных видеокартах без значительных затрат ресурсов . Китайская компания Zhipu AI совместно с университетом Цинхуа представили открытую модель GLM-5, лидирующую в генерации текста и кода среди открытых решений. Новая архитектура превосходит конкурентов по ряду бенчмарков, демонстрируя конкурентоспособность с коммерческими моделями уровня Claude и GPT . Исследования показывают, что современные ИИ-агенты плохо справляются с обычными бытовыми задачами интернета. Бенчмарк ClawBench зафиксировал успешное выполнение только трети заданий, тогда как на стандартных синтетических тестах результаты достигают 65–75%. Такие различия подчёркивают ограниченность современных подходов к обучению агентов .
Источники
- GPT-6 Astra впервые управляет гуманоидом в незнакомой комнате — ai-stat.ru
- llama.cpp ускорила prompt lookup в 42 раза: 70B за 20 мс — ai-stat.ru
- GLM-5: топ-1 открытая модель для генерации кода и текста, конкурирующая с Claude и GPT на агентных задачах — neurohive.io
- ClawBench: лучший ИИ-агент смог успешно завершить только 33% реальных повседневных задач — neurohive.io