Nnets [Neural Networks] — старейший в России культовый ИИ-журнал о нейросетях, искусственном интеллекте и роботах.

Ежедневные новости и аналитика нейромира.

Авторские материалы, исследования, обзоры и подборки.

Будущее уже здесь!

FLUX 3 Action: открытые веса для роботов и первое место в RoboLab.

Black Forest Labs 23 сентября представила FLUX 3 Action. Это модель на 7 млрд параметров, которая одновременно предсказывает действия и то, как после них изменится картинка с камеры. Веса уже доступны: модель можно дообучать под своего робота или виртуальную среду.

Как это работает

Модель получает изображение, текущее состояние системы и текстовую задачу. Затем она рассчитывает движения вместе с будущими кадрами. Робот выполняет часть плана, снова смотрит вокруг и корректирует следующие шаги. Такой подход называют World Action Model, то есть моделью мира и действий.

В конфигурации DROID один план содержит 32 действия примерно на две секунды. Число команд зависит от робота: для SO-101 в документации указаны 42. Это цикл «посмотрел, спланировал, сделал, поправился». Подробнее о механике.

Результаты

В таблице RoboLab-120, теста робототехнических задач в симуляции, FLUX 3 Action занимает первое место с 42,9% успешных попыток. У Cosmos3-Nano-Policy результат 36,8%: разница около 6,1 процентного пункта. При этом у FLUX 3 Action 7 млрд параметров против 16 млрд у Cosmos3-Nano-Policy, то есть примерно на 56% меньше.

Отметим, что со скоростью есть нюанс: сравниваются разные версии. По данным BFL в ветке, одношаговый вариант обрабатывает каждую секунду запланированного движения в диапазоне от 1,45 до 1,66 раза быстрее π0.5, а горизонт плана составляет 2,13 секунды против одной. Это заявленные замеры разработчика, а не ускорение самого робота во столько же раз.

Что можно забрать себе

BFL также сообщает о совместной работе с NVIDIA над запуском на Jetson. Веса распространяются по FLUX Kommunity License с условиями использования.

Разработчики уже обучили отдельные варианты играть в шутер и гонки, а также управлять дроном в симуляторе. Это ранние эксперименты под конкретные задачи. Практический интерес в том, чтобы обучить модель своим действиям по демонстрациям: от перекладывания предметов до полёта под столом в виртуальной комнате.

Этот пост Вконтакте:

Ещё новости:

Появился словарь слов, которых ещё нет, но они скоро понадобятся.
Превращаем обычное фото в выразительный арт-постер с помощью нейросети.
Старый ноутбук MSI стал настенным сервером умного дома благодаря Claude.
Google Meet научился переводить речь на 63 языка в реальном времени.
В США компания Tau Robotics запустила подписку на домашних роботов-уборщиков!
Роботы с ИИ протыкают рыбам мозг ради вкуса: странный стартап Shinkei поддержал Питер Тиль.
Хоакин Феникс снялся в тизере умных очков Gentle Monster с Gemini от Google.
ИИ может выдавать разные результаты даже при одинаковом обучении: учёные нашли причину.
OpenAI добавила поддержку исходящих телефонных звонков в GPT-Live API.
Pydantic AI: как исключения ModelRetry и ToolFailed управляют поведением модели.